프로젝트 깃허브 링크 이동평균선이 답일까? 요새 매수 매도 전략을 짜면 짤 수록 매수와 매도는 복잡해야 한다고 생각한다. 여러 이동평균선을 이용 할 필요가 있다고 생각했다. 종목 구분을 어떻게 해야할까? 급 상승한후 박스권을 멤도는 주식은 스켈핑을 하기에 매우 까다롭다. 그렇기에 거래량이 많은 종목을 얻어오도록 바꿔야 할 것 같다. 수익을 내고 싶다. 매수 타이밍은 잘 잡는 것 같은데 매도가 너무 잦아서 문제인 것 같다. 매도 전략을 조금 더 곰곰히 생각해봐야겠다.

프로젝트 깃허브 링크 판다스 도입 분봉차트(min_chart)에 dict>list 형식 대신 판다스 데이터프레임을 도입했다. [ 이슈 ] 그리고 장 중간에 시작되면 이전의 데이터를 불러올 때 분봉차트를 조회해서 데이터를 갖고 왔다. 사실 분봉차트를 조회에서 데이터를 갖고 오는게 내 고민거리였었다. 왜냐하면 분봉차트는 최근->과거 순으로 데이터가 조회되기 때문이다. 이게 왜 문제이냐면 최신 데이터는 과거->최근 순으로 데이터가 쌓이기 때문이다. 근데 해답은 생각보다 간단했다. for 문을 오름차순이 아닌 내림차순으로 조회하면 되는 것이었다. 생각보다 답은 간단했지만 생각만 골똘히 했다. [ 데이터를 모으고 역순으로 뒤집는 걸 먼저 생각했는데 생각해보니 뻘짓이었다.] 쨌든 판다스와 numpy의 NaN 떄문에..

프로젝트 링크 배운걸 써먹다니 기분이 미묘했다. 실시간 데이터 대학생활을 하면서 지금 개인적으로 하고 있는 프로젝트처럼 많은 데이터를 순식간에 처리한 경우는 없었다. 그래서 실시간 데이터를 처리하는데 많이 당혹스러웠다. 이미 매도/매수를 결정하는 순간 이미 같은 코드가 처리되어 있던가 같은 코드가 처리될 예정을 처리하는게 매우 어려웠다. 운영체제에서 배운 세마포어와 임계구역을 아주 요긴히 잘 써먹었다. 대학시절 학문으로 배웠던 것을 직접 대입하고 나니 무언가 기분이 미묘했다. 하지만 아직 완벽하게 처리를 하지 못했다. 매수/매도 금액 설정을 어찌할 것이며, 수량은 어찌할 것인지 정확히 정해야겠다. 지금은 시장가로 매수/매도하고 있지만 스켈핑에 어울리지 않다. 그리고 지금은 수량을 10으로 고정했지만 계좌..

프로젝트 링크 완료 및 소감 알파 모델 완료 우선 기본적으로 일정 조건에 충족하면 사고 팔고하는 것까지는 구현을 완료했다. 사실 사고 파는 건 완성된지 조금 됐지만, 실시간으로 데이터를 받으면서 사고 파는데 문제가 생겨서 시간이 걸렸다. 처음으로 무언가 만들어서 실제 적용이 되어서 신기하다. 중간에 Kiwoom.py 클래스 파일이 너무 커져서 리팩토링을 진행했다. 멤버 변수들은 종류별로 나눠서 진행했다. Loop / Stock 등으로 나눴다. 개선 사항들 실시간 데이터처리 사실 원래는 매 분 분봉데이터를 조회해서 매 분 매수/매도할지 결정하려고 했다. 하지만 매 분 매수/매도를 결정하면 매수/매도 타이밍이 한 박자씩 느려서 이익을 내지 못했다. 그래서 주식체결 실시간 데이터를 받아서 매수/매도를 하고자 ..