자동매매 거래의 기본 개념

콘다가 base로 되어있는지 확인!

암호 화폐 자동매매 (python Ai예측을 통한 변동성돌파전략) 만들기 #1

안녕하세요. 암호 화폐 자동매매 관련된, 파이썬을 이용한 facebook ai 예측 시뮬레이터로 미리 알아보았습니다.

이 부분을 조금 더 추가하여, 변동성 돌파 전략으로 자동매매를 할 수 있도록 만들어 보면 어떨까요? :)

흥미 있는 포스팅을 시작해봅니다.

※ 참고 : 해당 예측 결과는 확실한 것이 아니므로, 참고사항일 뿐 실제 투자 시에는 본인의 판단에 의하여하고 투자손실에 대한 책임은 본인에게 있으니, 이런 부분도 있구나라고 참고 부탁드립니다. :)

해당 포스팅의 내용은, 유튜브 조 코딩님의 기본 영상을 참고하여 하나씩 알아보고, 오류를 잡고

새로 추가할수있는 부분과, 고민을 해보아야 할부분을 공유하고 시리즈로 하나씩 진행해보려 합니다.

(포스팅이다 보니, 많은 스크린숏과 이미지로 설명드리는 것에 한계가 있고 조금은 답답할 순 있으시겠지만

주식이나 다른, 사제 프로그램들이 참 좋은 것이 많지만, 직접 만드는 재미 또한 있으니 한번 해보시죠!

저희는 시세를 AI를 통하여, 미리 사전 예측정보를 받아 와 봤으니.

이것을 통하여, 조금은 안전하게 미래(?)에 대한 예측을 통하여, 매일 오전 9시 ~ 저녁 9시를 기점으로 시가 매매 , 종가 매도 방식으로 자동매매를 구현해보도록 해봅시다.

기존에는 조금은 자동매매 거래의 기본 개념 간단하게. 구글 colab를 통하여, 단순한 예측 시세를 시계열 데이터를 가져왔다면,

이제는 파이썬을 이용해서 직접 코드를 본인의 컴퓨터 또는, 클라우드 시스템에 업로드를 하여, 지속적으로 돌릴 수 있도록 구현하려면, 개발환경을 우선 구축을 해두어야 합니다.

1. Visual studio code 무료 프로그램 설치

2. Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64 무료 프로그램 설치 (각 os에 맞도록 설치하시면 되십니다.)

3. 그 외 source code 자동매매 거래의 기본 개념 추가 후 구현.

순서대로 설치를 이어가 보겠습니다.

무료이지만, 매우 강력하고 일반적으로 알고 있는 비주얼 스튜디오 본체보다, 훨씬 가볍기 때문에 코딩할 때 딜레이를 줄여줍니다. :)

Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

Visual Studio Code is a code editor redefined and optimized for building and debugging modern web and cloud applications. Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows.

본인의 OS에 맞는 버전으로 설치해줍니다. (WIN 기반, MAC기반 등등)

본인의 os에 맞추어 다운받아 설치

아나콘다 는 " 전 세계적으로 2,500만 명이 넘는 사용자가 있는 오픈 소스 Individual Edition(Distribution)은 단일 머신에서 Python/R 데이터 과학 및 기계 학습을 수행하는 가장 쉬운 방법입니다. 개인 실무자를 위해 개발된 이 툴킷은 수천 개의 오픈 소스 패키지 및 라이브러리를 사용할 수 있도록 도와줍니다.

Anaconda | Individual Edition

Anaconda's open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.

아나콘다 프로그램 또한 받아줍니다.

상단 products에서 individual edition을 클릭후, 하단에 본인의 os로 설치

설치진행중, 상기와 같은화면에서는 add path를 꼭 체크하여, 경로설정을 자동으로 셋팅해주도록 합니다.

여기까지 설치가 되면, 일단 기본적인 운용 프로그램은 모두 설치가 완료되었습니다.

이제는 실제로 쓸 수 있는 코드 패키지를 설치하고, 코드를 실행할 수 있도록 구현할 수 있는 환경을 세팅해야겠죠?

아나콘다까지 모두 설치가 완료가 되면, 윈도 시작 키를 누르고,

최근 추가한 앱중, prompt(아나콘다3)를 관리자모드로 실행해줍니다.

관리자모드로 실행을 하지 않게 되면, 각 패키지 모듈이 정상적으로 설치가 안 되는 경우가 많아 이렇게 하니 오류 없이 잘되었던 경험상 이렇게 해보도록 하겠습니다.

• pip install pyupbit
• pip install schedule
• conda install -c conda-forge fbprophet
• pip install pystan --upgrade

상기 실행 코드를 하나씩 복사해서 붙여 넣으신 후, 실행을 하나씩 해줍니다.

• pip install pyupbit // 기존 포스팅에서 해보았던 upbit의 시세정보를 불러오는 모듈을 설치
• pip install schedule // 자동매매를 하고자 함으로, 자동으로 매일 9시 또는 저녁 9시의 종가에 매도 및 시간별로 체크 후, 매수가 진행될 수 있도록 스케줄 관리를 위한 모듈
• conda install -c conda-forge fbprophet // 아나콘다 ai시스템 모듈을 설치
• pip install pystan --upgrade // 통계시스템 최신 버전 다운로드

모든 모듈을 정상 설치 후, 이젠 Visual studio code프로그램을 실행해보겠습니다.

첫시작화면

폴다운 메뉴에서 파일 -> 새 파일을 만들어주신 후

bitcoinAutoTradeWithAI.py라는 파일을 생성해줍니다.

콘다가 base로 되어있는지 확인!

하단 터미널과 모든 부분이 정상적으로 확인이 되었는지 확인되었다면, 이제는 모든 환경설정이 완료되었습니다.

이제는 코드를 하나씩 추가하여 만들어봅시다 :)

설치하였던 모듈들을 모두 가져와야 하므로, import 구문으로 라이브러리를 가져오겠습니다.

시간과 upbit, 당일 시간, 스케줄, ai모듈을 가져온 후,

이제는 실제로 upbit api를 통한 거래를 진행해야 하므로 본인의 access키과 secret키를 담을 명령어도 넣어줘야겠죠?

" " 안에 본인의 정보를 추후에 넣게 되면 실제로 실행이 되니, 주의하여 작성할 수 있도록 합니다.

이제는 중요한 전략을 구성하는 코드를 작성해보도록 하겠습니다. 가이드받은 조 코딩님의 코드이며, 이것은 정답이 아닌 다른 형식의 다양한 전략으로 변경이 가능합니다.

본 포스팅은 기본 포스팅 #1으로, 추후에는 여러 가지 다양한 전략을 구성해보도록 아이디어를 작성하며

추가 포스팅을 계획하고 있습니다 (볼리저밴드, 거래량 지표, ma지표 등등) 기대해주세요^^

현재는 기본적인 변동성 돌파 전략이니 기본개념을 잡고 가보도록 하겠습니다.

변동성 감시 개념

기존 데이터는 매일 오전 9시 ~ 저녁 8시 59분 59초까지의 감시 결과를 바탕으로 ai는 9시간 후(종가)의 금액이 현재 진입 시저보다 높다면, 매수를 할 수 있도록 하는 기본개념이며,

현재가가 종가 예측 금액보다 높다면 매수를 하지 않도록 매 1시간 단위로 현재가를 측정하여 분석을 할 수 있도록 접근하는

가상화폐는 주식 과다르 게 24시간이 운영됨으로, 매번 지켜볼 수 없고, 실제 가상화폐의 24시간은 주식의 3~4일과 바꿀 수 있을 정도로 빠른 회전을 가지고 있기에, 각 순간순간마다 빠르게 체크를 한다는 것은, 유동성 범위 예측불가로

1시간 체크 및 데일리 체크로 전략을 잡아가는 것이 좀 더 신뢰성이 높지 않을까 생각이 듭니다.

이 부분은 본인만의 무기가 있다면 조정이 가능하겠지요.!

기본적인 전략개념을 코드로 심어보도록 하겠습니다.

일단 현재 시점의 매수 목표가를 조회를 해보아야겠지요.

k배만큼의 수치에서, 돌파 전략임으로, 전고점을 돌파했을 시점에 매수해라

단, 9시간 후 종가의 가격이 현재가보다 높을 경우.

현재 시작 시간을 조회할 수 있도록 코드를 넣어주고,

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limbba

자 여기까지가 어제 새벽 포스팅에서 정리한 내용입니다. 그럼 오늘은 어제 문제점을 확인했으니 새로운 테스트를 해보겠습니다.

캔들의 갯수 각각 2배, 4배 증가와 양봉의 이동거리가 음봉의 이동거리를 고려

먼저 캔들의 갯수를 4개로 증가시켜서 테스트 해보겠습니다. 동영상 확인해 보겠습니다.

승률이 33%에 수익이 나는 로봇이지만, 아직까지 횡보장에서 의미없는 매매가 많이 있습니다.

이번에는 캔들의 갯수를 8개로 증가시켜서 테스트 해보겠습니다.

승률은 31% 손실이 조금더 커졌지만, 매매 횟수가 많이 줄었습니다. 그럼 이 테스트를 통해 유추할수 있는 결과가 있습니다.

테스트를 통한 로봇의 결과

1. 캔들의 갯수를 늘리면, 거래가 적어지는 자동매매 거래의 기본 개념 대신 신호에 둔감해 진다.
2. 진입이 한템포 늦고, 청산도 한템포 늦게된다
   3.반대로 갯수가 줄어들면, 거래가 많아지고, 신호에 민감해진다.
3. 진입이 너무 빠르고, 휩소에 당해서 손실이 커진다.

로봇이 살아나는 방법

그럼 여기서 우리가 점검해야할 개발 방향을 알아보겠습니다.

1. 이 로봇의 장점인 추세시세에 올라 탔을때 끝까지 따라가서 수익을 내야 된다.
2. 반대로 횡보장에서의 잦은 매매를 줄여야 한다.

로봇 수정

1. 포지션 매수 진입은 민감도를 둔하게 만든다.

• 추세가 진행되면 수익이 나기 때문에 조금 수익이 줄더라도 승률을 올리기 위함.

1. 포지션 매수청산은 손실을 줄이기 위해 민감하게 한다.

• 매수로직 자체가 둔하기 때문에 매수청산은 좀더 민감해도 된다.

두가지의 경우를 두고 테스트

테스트 기간 2017 10월부터~ 현재까지(시간상 구동결과만 확인)
통화쌍 : 유로달라
시간봉 : 1시간봉
주문량 : 0.01랏 최소 진입 랏수

수정한 로봇 구동1(진입 둔감 청산 민감)

승률 30% 정도지만, 아직 횡보시 매매가 조금 남아있습니다. 수익을 횡보때 매매로 다 까먹습니다. 하지만, 매매 횟수가 2/3 정도로 줄었습니다. 그럼 아래 2번째 구동 결과를 확인해보겠습니다.

수정한 로봇 구동2 (진입 둔감 청산 둔감)

시스템 트레이딩 개발 일지 #2 수익그래프와 레포트

승률이 37%까지 올라가고 매매 횟수도 77번으로 1/2 이상으로 줄였습니다. 결과로 보면 진입을 둔하게 하고, 청산도 둔하게 하는게 수익면이나 승률면에서 낫습니다.

하지만, 여기서 개발을 멈추면 안되겠죠? 여기서 승률을 좀더 높을 수 있는 로직을 생각해 보고 아이디어가 떠오르면 다시 추가 하겠습니다. 어제 새벽에 밤잠 설치고 쓴글이 밀려서 노출이 안되고 있습니다. 동영상 녹화하고, 캡쳐하고 로직 짜고 코딩하고 포스팅 하나에 많은 정성을 쏟고 있습니다. 많은 관심 부탁드려요~

시스템 트레이딩 개발 일지 #1 (My First EA Development Journal)
여기서부터 읽으시면 제 로봇의 이해가 빨라집니다~ 그럼 오늘 하루 즐거운 하루 되세요~

키움 증권 API를 이용하여 주식 자동 매매 프로그램 개발하기 - 로그인하는 방법 [Python]

저번 시간 에는 VS CODE에서 키움증권 API 모듈을 불러오는 방법을 알아 보았습니다. 오늘은 로그인하는 방법을 설명하겠습니다.

키움증권 OpenAPI 기본 설명

키움증권 OpenAPI(Application Programing Interface)는 국내주식상품과 코스피200 지수선물/옵션, 주식선물을 거래할 수 있는 거래/분석프로그램을 개발 할 수 있는 일종의 프로그램이며 COM형태로 제공합니다. 주요 기능은 시세 데이터 조회와 실시간 데이터 제공, 주문기능, 조건검색기능(주식만 가능)을 제공하며 모두 로그인 이후 가능합니다.

키움증권 OpenAPI 통신 처리 방식

OpenAPI 함수 호출과 이벤트는 모두 비동기 방식으로 서버에 시세 조회나 주문 등을 함수 호출로 요청하면 처리 결과를 전용 이벤트를 호출해서 전달합니다. 여기서 수신 데이터를 가져오려면 반드시 이벤트 리턴 전에 적절한 데이터 획득 함수를 사용해서 얻어와야 합니다. 이벤트가 호출하기 전에 데이터 획득 함수를 사용하거나 이벤트 리턴 후에 호출하게 되면 혹은 임의로 이벤트를 호출하면 정상적인 데이터를 얻을 수 없습니다.

지금까지 설명한 내용을 조회 요청을 자동매매 거래의 기본 개념 예로 들어 정리해 보겠습니다.

기능 요청(조회 함수 CommRqData, CommKwRqData 호출) ---> 이벤트 호출(OnReceiveTRData) ---> 데이터 획득 (GetCommData함수)

먼저, '기능 요청'은 시그널에 해당하는 것으로, 우리가 증권 서버에 요청하는 함수라고 생각하시면 됩니다. 시그널 함수를 호출한 뒤, 전용 이벤트를 호출해서 처리 결과를 전달하는데, 이 이벤트가 끝나기 전에 데이터 획득 함수(슬롯)자동매매 거래의 기본 개념 으로 처리 결과를 받아옵니다. 저는 데이터 획득 함수 대신에 슬롯이라는 표현을 사용할 것입니다.

그리고 개발 가이드에 의하면, 이벤트는 일반 함수와 구별하기 위하여 이름 앞에 'On'을 붙였다고하니, 이를 바탕으로 이벤트인지 일반 함수인지 구분할 수 있겠습니다.

로그인에 필요한 함수

이제, 로그인을 하기 위해서는 어떠한 함수가 쓰이는지 살펴봅시다. 먼저, KOA Studio를 실행한 다음 [개발 가이드] - [로그인 버전처리]로 들어갑니다. 기본 설명은 가볍게 읽어보시고, 관련 함수를 눌러줍시다.

위와 같은 함수가 보이는데, 이번 시간에는 "CommConnect()"와 "OnEventrConnect(long nErrCode)" 함수만 사용할 것입니다. 그리고 KOA Studio보다는 공식 개발가이드가 각 함수의 역할을 잘 설명해주므로 2가지 함수의 설명을 자세히 봅시다.

이것은 시그널 함수이며, 이를 호출할 시 "OnEventConnect()" 이벤트를 발생시키는 것을 알 수 있습니다. 그리고 설명에서 로그인 윈도우를 실행한다고 되어있는데, KOA Studio에서 로그인을 할 때 그 창이 실행되는 것입니다.

서버 접속 관련 이벤트로, CommConnect() 시그널 함수에 의하여 호출이 됩니다. 인자로는 nErrCode를 요구하는데, 이것이 우리가 따로 만들어서 제공해야하는 슬롯입니다. OnEventConnect의 인자로 슬롯을 넘기면, 이벤트가 끝나기 전에 슬롯에게 데이터를 넘겨주는 것이죠. 여기서는 슬롯에 nErrcode의 값이 0이면 로그인 성공이고, 음수면 실패라고 합니다. 또한, 음수인 경우 에러 코드를 참조하라고하였는데, KOA Studio에 나와 있는 에러코드를 확인한다음 공식 가이드를 보면 됩니다.

KOA Studio의 OnEventConnect() 설명을 보면, 에러코드가 나와있습니다.

이를 바탕으로 공식 개발가이드의 에러코드표를 보면, 위와 같이 리턴 코드와 설명이 있는 것을 알 수 있습니다. 이들을 딕셔너리로 표현하면 됩니다.

로그인 구현

지금까지의 개념을 익혔다면, 구현은 쉽게 할 수 있습니다. 먼저, 전체 코드를 보겠습니다.

__init__()에서 추가된 것은 self.login_event_loop와 login() 밖에 없습니다. 저번 시간에는 메인 함수에서 이벤트 루프를 수행하였는데, 이것은 프로그램이 종료되지 자동매매 거래의 기본 개념 않기 위한 큰 틀의 이벤트 루프였고, 이 이벤트 루프 안에서 동작하는 각 기능을 구현하면서도 중간 중간 또 다른 이벤트 루프를 생성해서 데이터의 간섭을 막아야 합니다. 가령, 로그인을 하고 있는데, 그 다음 코드가 실행되면 안 되겠죠?

이번에는 QEventLoop를 사용하였는데, PyQt5.Core 모듈이 있어야 동작이 가능합니다. _exec()를 통하여 이벤트 루프를 실행하고, exit()를 이용하여 이벤트 루프를 종료할 수 있습니다.

다음으로, 중요한 login() 함수입니다.

앞서 말했듯이, CommConnect() 시그널 함수를 호출하여 OnEventConnect() 이벤트를 발생시킨 다음, 요청 결과를 슬롯으로 받아와서 로그인이 성공했는지 실패했는지 판단합니다.

여기서 중요한 메소드 2가지가 쓰입니다. 전자는 connect()이고, 후자는 dynamicCall()입니다.

connect()는 PyQt 문법으로 이벤트.connect(슬롯) 형태로 사용하여 이벤트와 슬롯을 연결하는 역할을 합니다. dynamicCall()도 PyQt5에서 제공하는 함수로, 서버에 데이터를 송수신해주는 기능을 담당합니다. 이를 이용하여 서버에 로그인을 요청할 수 있습니다.

여기서 한 가지 의문이 있습니다. 분명 위에서 통신 처리 방식을 설명할 때, 시그널 함수를 호출하고 그것에 맞는 이벤트 함수를 호출하여 슬롯으로 요청 결과를 받아온다고 하였습니다. 그렇다면, 소스코드도 dynamicCall() 함수로 시그널 함수를 호출하고, 이벤트와 슬롯을 연결하는 것이 순서에 맞는 것처럼 보입니다.

하지만, 이것은 한 가지 문제가 있습니다. 운좋게, 로그인을 요청하고 개발자 서버로부터 로그인 결과가 우리한테 도착하기 전에 이벤트와 슬롯이 연결되어 OnEventConnect() 이벤트가 실행된다면 괜찮습니다. 하지만, 로그인 결과가 우리한테 도착하였는데 이벤트와 슬롯이 아직 연결되지 않았다면, 요청 결과를 받을 수가 없습니다. 따라서, 안전하게 메모리에 이벤트와 슬롯을 연결한 다음, 시그널 함수를 호출함으로써 이벤트를 정상적으로 발생시키는 것입니다.

그리고 시그널 함수를 호출한다음, 다른 데이터의 간섭을 막기 위하여 이벤트를 루프를 수행합니다.

시그널 함수와 이벤트 함수는 이미 만들어진 함수로서 API에서 제공하기때문에 우리는 슬롯만 만들어서 요청 결과를 받아오면 됩니다. 저는 로그인 슬롯의 이름을 login_slot라고 지었고, OnEventConnect()의 요청 결과를 어떻게 이용하였는지 보겠습니다.

OnEnventConnect()의 요청 결과로, 0 또는 음수의 err_code를 받아왔습니다. 그렇다면, 사용자에게 로그인의 성공 여부를 알려주기 위하여 간단한 print문을 작성하면 됩니다. 이때, errors()는 제가 에러코드표를 정리한 함수입니다. 이를 모듈에 추가하여 사용하시면 됩니다. 저는 config 디렉토리 안에 errCode.py를 생성하였습니다.

앞으로 기능을 구현하면서 다양한 에러 코드를 추가하게 될 것입니다.

이렇게 로그인 창이 뜨고, 로그인을 그대로 하시면 됩니다.

다음과 같이 출력되고, 프로그램이 종료되지 않는다면 올바르게 코드를 작성하신 겁니다.

시그널, 이벤트, 슬롯은 앞으로 쭈우우욱 사용될 개념입니다. 어렵더라도, 이번 기회에 확실히 익히시고 로그인 과정을 이해하시면 좋겠습니다.

프로그램 동산(장용준)님이 집필하신 ' 손가락 하나 까딱하지 않는 주식 거래 시스템 구축' 교재를 참고하여 작성하였습니다.

그 외에 프로그램 동산님은 깃허브, 카페, 유튜브를 운영 중이십니다. 굉장히 도움이 되는 내용이 많으니 참고하셔도 좋을 것 같습니다.