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..