추세 적응형 알고리즘 강의를 추가했습니다.
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
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