코딩

역사적으로 유명한 차트 패턴과 현재의 BTCUSDT의 차트 비교하여 가격 예측하기

먼저 필요한 라이브러리를 설치해줍니다. pip install TA-Lib pip install python-binance 먼저, 차트 패턴 인식에 필요한 라이브러리를 설치하고, 역사적 차트 패턴 샘플을 저장해야 합니다. 그 후, 현재의 BTCUSDT 차트 데이터를 불러올 수 있는 API를 사용해야 합니다. 아래 코드는 Binance API를 사용하여 BTCUSDT 차트 데이터를 가져오고, 차트 패턴 인식을 위한 TA-Lib 라이브러리를 사용합니다. import os import datetime import numpy as np import pandas as pd import talib from binance.client import Client # Binance API 정보 입력 api_key = 'yo..

Binance 거래소에서 전날 대비 거래량이 가장 많이 늘어난 코인 순으로 출력하는 파이썬 코드

import ccxt import time from datetime import datetime, timedelta def get_all_symbols(exchange): markets = exchange.load_markets() return [symbol for symbol in markets] def get_top_volume_increase(exchange, symbols): volumes = {} now = int(datetime.timestamp(datetime.now()) * 1000) yesterday = int(datetime.timestamp(datetime.now() - timedelta(days=1)) * 1000) for symbol in symbols: try: ticker_no..

바이낸스 펀딩피 전략 기본적인 파이썬 코드

펀딩 비율을 활용한 전략을 구현하려면, 먼저 바이낸스 API를 사용하여 펀딩 비율 데이터를 가져와야 합니다. 이를 위해 ccxt 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이 예제에서는 격리 마진 모드를 사용하고, USDT-M 시장의 펀딩 비율을 기반으로 전략을 구현합니다. 아래는 바이낸스 API를 활용해 펀딩피 전략을 구현한 파이썬 코드입니다. import ccxt import time api_key = "your_api_key" api_secret = "your_api_secret" binance = ccxt.binance({ 'apiKey': api_key, 'secret': api_secret, 'timeout': 30000, 'enableRateLimit': True, }) symbol = 'BTC/US..

엘리어트 파동이론과 텐서플로우를 결합하여 바이낸스 BTCUSDT의 1시간 뒤 시세 예측하기

텐서플로우를 사용하여 BTCUSDT 시세를 예측하는 프로그램을 작성하기 위해, 먼저 엘리어트 파동 이론을 적용한 시계열 데이터를 준비하고, LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 사용하여 시세를 예측할 수 있습니다. 아래 코드는 이를 수행하는 간단한 예시입니다. 더 나은 예측 결과를 얻기 위해서는 데이터 전처리, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 구조 변경 등의 고려가 필요합니다. import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.ker..

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

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 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..

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..

파이썬 - 엘리어트 파동이론(Elliot Wave Theory) 마지막 파동 출력하기

바이낸스 api를 통해 BTCUSDT의 5분봉 데이터를 받아와 파동의 마지막을 출력하는 코드입니다 EX) 현재 파동: 1 wave[start] else '하락파동' analysis.append((start, end, wave_type)) # 현재 파동 wave = [] for i in range(len(data)): if i < 2: wave.append(0) else: # 파동 종류 판단을 위한 고가와 저가 계산 high = max(data['High'][i-2:i+1]) low = min(data['Low'][i-2:i+1]) if high == data['High'][i-1]: if low == data['Low'][i-1]: wave.append(wave[-1]) else: wave.append(..

CentosOS 7 에서 Error: rpmdb open failed의 오류가 발생한다면?

Error: rpmdb open failed 오류는 RPM 패키지 매니저가 데이터베이스를 열지 못해서 발생하는 문제입니다. 이 문제는 RPM 데이터베이스가 손상되었을 때 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면, 다음 명령어를 사용하여 RPM 데이터베이스를 재구축합니다. sudo rm -f /var/lib/rpm/__db* sudo rpm --rebuilddb 위 명령어를 실행하면, /var/lib/rpm 디렉토리에서 데이터베이스 파일을 삭제하고, rpm --rebuilddb 명령어를 사용하여 RPM 데이터베이스를 재구축합니다. 이후에 yum 명령어를 사용하여 패키지를 설치하거나 업데이트할 수 있습니다. 만약 yum 명령어 실행 시 다른 오류가 발생한다면, yum이 사용하는 캐시를 지우는 것도 도움이 ..

sudo yum install mysql-server 실행 시 No package mysql-server available. 오류가 발생한다면?

만약 sudo yum install mysql-server 명령어 실행 시 "No package mysql-server available"와 같은 오류가 발생하면, 해당 패키지가 설치되어 있는 리포지토리 정보를 확인해야 합니다. CentOS 7에서 MySQL을 설치하기 위해서는 MySQL 5.5, 5.6, 5.7 버전을 사용할 수 있습니다. MySQL 5.5 설치 MySQL 5.5 버전을 설치하려면, 다음 명령어를 실행합니다. sudo yum install mysql55-server mysql55 MySQL 5.6 설치 MySQL 5.6 버전을 설치하려면, 다음 명령어를 실행합니다. sudo yum install mysql56-server mysql56 MySQL 5.7 설치 MySQL 5.7 버전을 설..

Centos 7 환경에서 Mysql Database 생성 후 사용하기

CentOS 7 환경에서 MySQL 데이터베이스를 만드는 방법은 다음과 같습니다. MySQL 설치하기 먼저 MySQL을 설치해야 합니다. CentOS 7에서는 yum 패키지 관리자를 사용하여 MySQL을 설치할 수 있습니다. 다음 명령어를 사용하여 MySQL을 설치합니다. sudo yum install mysql-server MySQL 서비스 시작하기 MySQL을 설치한 후에는 서비스를 시작해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 MySQL 서비스를 시작합니다. sudo systemctl start mysqld MySQL 보안 설정하기 MySQL 설치 후, 보안 설정을 해주어야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 MySQL 보안 설정을 실행합니다. sudo mysql_secure_installation 이 명령..