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    텐서플로우로 1시간 뒤의 바이낸스 BTCUSDT 시가를 예측하는 프로그램 샘플 만들기

    텐서플로우로 1시간 뒤의 바이낸스 BTCUSDT 시가를 예측하는 프로그램 샘플 만들기

    import os import pandas as pd import numpy as np from binance.client import Client from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 바이낸스 API 설정 api_key = 'YOUR_API_KEY' api_secret = 'YOUR_API_SECRET' client = Client(api_key, api_secret) # 데이터 가져오기 symbol = 'BTCUSDT' interval = '1h' klines = cl..

    파이썬으로 바이낸스 선물거래소에 있는 심볼 중 거래량과 가격 변동이 비슷한 심볼 5개를 찾는 방법

    파이썬으로 바이낸스 선물거래소에 있는 심볼 중 거래량과 가격 변동이 비슷한 심볼 5개를 찾는 방법

    pip install python-binance pandas numpy 먼저, 아래 코드를 실행하기 위한 패키지를 설치합니다. 1. 피어슨 상관계수로 비슷한 심볼(코인)을 찾는 방법 import pandas as pd import numpy as np from binance import Client api_key = 'YOUR_API_KEY' api_secret = 'YOUR_API_SECRET' client = Client(api_key, api_secret) # 선물 거래 가능한 심볼 가져오기 symbols = [s['symbol'] for s in client.get_futures_exchange_info()['symbols']] def calculate_similarity(symbol): # 차트..

    바이낸스 선물 거래에서 사용할 수 있는 페어 트레이딩(Pair Trading) 전략의 예제

    바이낸스 선물 거래에서 사용할 수 있는 페어 트레이딩(Pair Trading) 전략의 예제

    바이낸스 선물거래에서 사용할 수 있는 페어트레이딩 전략(Pair Trading)의 예제입니다 ! import ccxt import numpy as np import pandas as pd api_key = "your_api_key" secret_key = "your_secret_key" exchange = ccxt.binance({ 'apiKey': api_key, 'secret': secret_key, 'enableRateLimit': True, }) def get_historical_data(pair, timeframe, since): bars = exchange.fetch_ohlcv(pair, timeframe, since) data = pd.DataFrame(bars, columns=['times..

    르네상스 테크놀로지(Renaissance Technologies)의 키포인트

    르네상스 테크놀로지(Renaissance Technologies)의 키포인트

    "The Man Who Solved the Market: How Jim Simons Launched the Quant Revolution"은 그레고리 젠슨(Gregory Zuckerman)이 쓴 책으로, 수학자이자 헤지펀드 매니저인 짐 사이먼스(Jim Simons)와 그의 퀀트 회사인 르네상스 테크놀로지(Renaissance Technologies)의 이야기를 다룹니다. 책에서는 르네상스가 어떻게 금융 시장에서 성공적인 알고리즘 기반 투자 전략을 개발했는지 설명하지만, 구체적인 알고리즘은 기밀 사항으로 다루어지지 않습니다. 그러나 책에서는 다음과 같은 르네상스 테크놀로지와 짐 사이먼스의 전략과 관련된 몇 가지 키 포인트를 언급합니다. 1. 데이터 기반 접근법: 르네상스는 대규모의 역사적 가격 데이터와 다..

    24시간 작동하는 이동평균(Moving Average) 전략 바이낸스 선물거래 알고리즘 예시

    pip install binance 아래 코드는 파이썬 코드는 먼저 binance 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음은 가장 기초적인 Binance 선물거래 알고리즘 트레이딩 예제입니다. 이 예제에서는 이동평균(Moving Average) 전략을 사용하여 롱/숏 포지션 진입 조건을 설정하고, 손절과 익절 기준을 설정합니다. * 해당코드는 일시적으로 수익이 날 수는 있지만, 장기적으로 수익을 기다하긴 어렵습니다. 반드시 테스트용으로만 사용해주세요. import time import numpy as np from binance import Client from binance.exceptions import BinanceAPIException from binance.enums import * # Binance..

    기술적 트레이딩 20. 투자자심리 (Investor Sentiment)

    기술적 트레이딩 20. 투자자심리 (Investor Sentiment)

    투자자심리 (Investor Sentiment)는 기술적 트레이딩에서 매우 중요한 개념 중 하나입니다. 이는 트레이더들이 시장 상황을 분석하는 데 있어서 고려해야 하는 요소 중 하나이며, 시장의 흐름과 전반적인 트렌드를 파악하는 데 도움을 줍니다. 투자자심리는 시장 참가자들이 시장에 대한 감정적 반응을 보이는 정도를 나타냅니다. 이는 일반적으로 시장 참가자들이 시장에 대해 긍정적인 전망을 가지고 있는지, 부정적인 전망을 가지고 있는지, 또는 중립적인 전망을 가지고 있는지 등을 나타내는 것입니다. 투자자심리는 주식시장에서 상대적으로 오래된 개념 중 하나입니다. 이 개념은 시장 참가자들이 시장에 대한 감정적 반응을 보이는 정도를 분석하여, 이를 기반으로 시장 상황을 파악하고 매매 결정을 내리는 데 사용됩니다..

    기술적 트레이딩 19. 지지저항 (Support and Resistance)

    기술적 트레이딩 19. 지지저항 (Support and Resistance)

    지지저항 (Support and Resistance)은 트레이딩에서 사용되는 기술적 분석 도구 중 하나입니다. 이 도구는 가격 움직임을 분석하여 시장 상황을 파악하고, 이를 기반으로 트레이더가 매매 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 지지저항은 주식시장에서 상대적으로 오래된 분석 기술 중 하나입니다. 이 도구는 시장에서 가격 움직임이 멈추거나 방향을 바꾸는 지점을 파악하여, 이를 기반으로 매매 결정을 내리는 데 사용됩니다. 지지저항은 주로 시장에서 거래되는 증권의 가격 움직임을 분석하는 데 사용됩니다. 이를 통해 트레이더는 해당 증권의 가격 움직임을 파악하고, 이를 기반으로 매매 결정을 내릴 수 있습니다. 지지저항은 주로 가격 차트를 이용하여 파악됩니다. 이 차트는 특정 기간 동안의 시장 데이터를 기반으로..

    기술적 트레이딩 18. 파워리거션 (Power Regression)

    기술적 트레이딩 18. 파워리거션 (Power Regression)

    파워 리거션 (Power Regression)은 트레이딩에서 사용되는 기술적 분석 도구 중 하나입니다. 이 도구는 가격 움직임을 분석하여 추세를 파악하고, 이를 바탕으로 트레이더가 매매 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 파워 리거션은 일반적으로 선형 회귀 분석을 기반으로 하며, 가격 움직임의 특성을 설명하기 위해 사용됩니다. 이를 통해 트레이더는 특정 기간 동안의 가격 추세를 파악하고, 이를 기반으로 매매 전략을 수립할 수 있습니다. 파워 리거션은 주로 시장에서 활발하게 거래되는 증권에 대해 적용됩니다. 이를 통해 트레이더는 해당 증권의 가격 추세를 파악하고, 이를 기반으로 매매 결정을 내릴 수 있습니다. 파워 리거션은 주식시장에서 상대적으로 새로운 분석 기술 중 하나입니다. 이 도구는 1980년대에 발..

    기술적 트레이딩 17. 볼륨 프로파일 (Volume Profile)

    기술적 트레이딩 17. 볼륨 프로파일 (Volume Profile)

    볼륨 프로파일 (Volume Profile)은 트레이딩에서 사용되는 기술적 분석 도구 중 하나입니다. 이 도구는 거래량을 기준으로 가격 움직임을 분석하여 트레이더가 시장 상황을 파악하고 효과적인 매매 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 볼륨 프로파일은 시장에서 거래되는 증권의 거래량과 가격을 기록한 차트를 이용합니다. 이 차트는 수직적인 바 형태로 표시되며, 각각의 바는 특정 가격 범위 내에서 거래된 증권의 거래량을 나타냅니다. 이를 통해 트레이더는 시장에서 거래가 가장 활발하게 일어난 가격 범위를 파악하고, 이를 기준으로 매매 전략을 수립할 수 있습니다. 볼륨 프로파일은 주로 기간별로 적용됩니다. 일반적으로 일간, 주간, 월간 등의 기간으로 나누어 시장 상황을 파악합니다. 이를 통해 트레이더는 일정 기간..

    기술적 트레이딩 16. 변동성 스탑 (Volatility Stop)

    기술적 트레이딩 16. 변동성 스탑 (Volatility Stop)

    변동성 스탑(Volatility Stop)이란? 변동성 스탑은 금융 시장에서 매수 또는 매도 포지션의 타이밍을 결정하는 기술적 분석 기법 중 하나입니다. 주식, 선물, 옵션 등의 금융 상품에서 매매 시점을 결정하는 데에 활용됩니다. 변동성 스탑은 금융 상품의 변동성을 기반으로 동작합니다. 금융 상품의 변동성은 일정 기간 동안 가격이 얼마나 변동하는지를 측정한 지표입니다. 변동성이 높을수록 금융 상품의 가격은 크게 움직이고, 변동성이 낮을수록 가격은 작게 움직입니다. 변동성 스탑은 일정 기간 동안의 금융 상품의 가격 변동성을 기준으로 매수 또는 매도 포지션을 결정합니다. 금융 상품의 가격이 설정한 기준치 이상으로 변동할 경우, 해당 포지션을 해제하고 반대 포지션을 취하거나 현재 포지션을 유지합니다. 변동성..

    기술적 트레이딩 15. 평균밀도기반 클러스터링 (Mean Reversion Clustering)

    기술적 트레이딩 15. 평균밀도기반 클러스터링 (Mean Reversion Clustering)

    평균밀도기반 클러스터링(Mean Reversion Clustering)은 주가 등의 금융 데이터에서 발견되는 시계열적인 패턴을 분석하는 기술적 분석 기법 중 하나입니다. 이 기법은 주가 등의 금융 데이터에서 발생하는 평균 회귀성(Mean Reversion) 현상을 분석하여, 이러한 현상을 보이는 시계열 데이터들을 클러스터링하는 방식으로 동작합니다. 평균 회귀성(Mean Reversion) 평균 회귀성(Mean Reversion)은 금융 데이터에서 관측되는 현상으로, 어떤 변수가 일시적으로 평균값에서 벗어났을 때, 일정한 시간이 지난 후 다시 평균값으로 회귀하려는 경향을 보입니다. 이러한 평균 회귀성은 주가 등의 금융 데이터에서 많이 관측되며, 이를 활용하여 다양한 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 평균밀..

    기술적 트레이딩 14. 피보나치 리트레이스먼트 (Fibonacci Retracement)

    기술적 트레이딩 14. 피보나치 리트레이스먼트 (Fibonacci Retracement)

    피보나치 리트레이스먼트(Fibonacci Retracement)는 기술적 분석의 하나로, 주식 등의 가격 변동에서 추세 전환 및 지지/저항선을 찾아내는 데 사용되는 수학적 기법 중 하나입니다. 이 기법은 레오나르도 피보나치가 발견한 수열에서 유래한 것으로, 주가 차트 상에서 특정 구간의 주가 변동폭을 대상으로 최저점과 최고점을 구한 후, 이에 대한 비율을 계산하여 그래프 상에서 가상의 지지/저항선을 찾아내는 방법입니다. 피보나치 수열 피보나치 리트레이스먼트의 개념을 이해하기 위해서는 피보나치 수열에 대한 이해가 필요합니다. 피보나치 수열은 0과 1로 시작하여 이전 두 수를 더한 값을 다음 항으로 하는 수열로, 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, ... 과 같..