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비트코인 알고리즘 트레이딩 봇 개발
(4.8)
20개의 수강평 ∙ 275명의 수강생
88,000원

월 17,600원

5개월 할부 시
지식공유자: 멀티코어
총 19개 수업 (8시간 22분)
수강기한: 무제한
수료증: 발급
난이도:  입문-초급-중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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멀티코어 프로필
바이낸스 선물 기초 강의를 부록으로 올렸습니다.
멀티코어 7달 전

예전에 바이낸스 선물 강의를 만들었는데 외국 거래사이트에 대한 여러가지 법률적 이슈가 있어서 강의를 오픈하지 못했습니다. 하지만 선물 강의에 대한 요청이 많아 기초적인 내용만 참고할 수 있도록 업로드하기로 했습니다.

현재 바이낸스에서 한글을 지원하지 않고, 인증키를 발급 받기 위한 과정이 예전보다 까다로워 졌다는 점만 빼고 나머지 내용은 강의가 제작되었을 당시와 동일하기 때문에 강의를 보시고 Open API를 테스트하는데는 큰 무리가 없을 겁니다.

이번에 업로드한 내용은 선물 개념과 바이낸스 Open API 사용하는 부분입니다. 선물 트레이딩에 관심있는 분들은 업비트 트레이딩 봇을 응용하신다면 바이낸스 선물 트레이딩 봇도 개발하실 수 있을 겁니다.

바이낸스를 법률적 이슈없이 국내에서 사용할 수 있게되면 전체적인 강의를 다시 오픈할 예정입니다.

바이낸스 선물 개발 환경 설정은 업비트와 동일하지만 다음 패키지를 추가로 설치하셔야 합니다.

pip install apscheduler

 

수강생 여러분의 성투를 기원합니다.

멀티코어 프로필
추세 적응형 알고리즘 강의를 추가했습니다.
멀티코어 10달 전

추세적응형 알고리즘의 기본은 볼린저밴드 알고리즘과 동일합니다.

120분 가중이동평균과 480분 가중이동평균으로 중기추세를 결정하고,

702분 가중이동평균과 1440분 가중이동평균으로 장기추세를 결정합니다.

중기추세와 볼린저밴드 하단으로 매수 타이밍을 결정하고, 장기추세를 가지고 최대 구매건수, 익절비율, 손절비율을 결정합니다.

40만건 데이터로 백테스트 한 결과 볼린저밴드 알고리즘 성능보다 뛰어난 것을 확인할 수 있었습니다.

*2021.09.29 : robobits_adv2.py 파일 수정

3분 데이터로는 1440분 이동평균을 만들 수 없어서 5분 데이터로 수정했습니다.

base_candle_url5 = "https://crix-api-cdn.upbit.com/v1/crix/candles/minutes/5?code=CRIX.UPBIT.{}&count=400".format(coin_name)
df5 = util.get_web_1m_data(base_candle_url5)
df['wma120'] = calc.get_wma(df['c'], 120)
df['wma480'] = calc.get_wma(df5['c'], 96) #96*5=480
df['wma720'] = calc.get_wma(df5['c'], 144) #144*5=720
df['wma1440'] = calc.get_wma(df5['c'], 288) #288*5=1440

 

멀티코어 프로필
볼린저 밴드를 활용한 알고리즘 구현 강의를 추가했습니다.
멀티코어 10달 전

볼린저 밴드를 활용해서 추세추종 전략을 구현하고,  약 40만건의 데이터를 사용해서 백테스트를 진행했습니다.

백테스트 상으로는 9개월 동안 약 70% 정도 수익을 얻었으나, 실전에서는 오히려 손실이 발생할 수 있으므로 충분한 테스트를 거친 후 본격적인 트레이딩에 적용해 보시기 바라겠습니다.

투자 코인 선택, 거래소에서 제공하는 차트 사용법, 그리고 백테스트 로그 해석 방법을 간단하게 추가했습니다.

앞으로 보다 많은 알고리즘을 구현해서 업로드 하도록 하겠습니다.

감사합니다.

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