0. AI System Trading 구성

 

AI 를 접목한 System Trading 을 하기 위해 전체적 System 구성을 짜야한다. 

 

필요한 모듈들은

• 메인 명령부
• 포트폴리오 모듈 ( 자산 구성, 밸런싱, 전략부 )
• 주가 DB 컨트롤부 ( API를 이용해 계좌 정보, 주식 종목 정보 등 DB를 최신 상태로 관리 )
• News, Sentimental DB 컨트롤부 ( Web crowling 등을 이용해 News와 SNS 등에서 sentimental feature 를 가져오는 부분 )
• DB 구축 ( 계좌정보 / 주가 / News / Sentimental DB 구축 )
• 매매신호 발생기 (AI 부분, 주가 예측, 매수 시점, 매도 시점 판단, 매매신호 발생부 ) 
• 매매 처리 부분 ( 매수, 매도 등 주문 담당 부분 )

정도로 일단 설정이 가능 하겠다. 

세부적인 요소들은 리서치를 거쳐 앞으로 더 찾아 갈 것. 

 

AR : 각각의 주제별로 개별 포스팅 하기

 

1. 프로그래밍 언어 :  강력 후보로 python. 이유는 증권사 API와 호환이 좋고, Pandas, Tensorflow / Keras 등 framework의 지원도 좋은 편.  ( Python 으로 결정 ! )
2. DB 구축 방법 : 문외한이라 많이 찾아봐야함 DB자체에 대한 구성 공부, Web crowling 부분. 보안과 백업 포함. NAS에 마리아DB를 사용해 구축한 이야기도 있음. ( 최대한 저비용으로 일단 구현해보자. DB구현하는 실제 예를 찾아보자. 공짜 DB 부터 )
3. 프로그램 흐름의 logging 방법 : 어떠한 이유로 어떤 판단을 내려 무슨 일을 진행한다는 것을 모든 모듈에서 로그를 찍어야 한다. ( Python 프로그램 중 logging 과 실시간 알림 방법 리서치 )
4. 프로그래밍 순서 짜기 : 어떤 모듈을 먼저 만들고, 어떤 모듈을 먼저 테스트 할 것인지 계획을 짜고 그에 맞추어 실행하자. ( Python기초와 대신크레온API - Commander - Stock DB Control - My Stock DB - Portfolio Module - Trading Signal Generator - System Trading Module - News / Sentimental DB Control Module ... ) 
5. 포트폴리오 구성에 대한 연구 : Machine Learning for Trading
6. 매매전략 AI 에 대한 연구 : 일반 조건식 매매 전략 ( 래리 변동성 돌파 전략 ) + AI 접목 , Reinforcement Learning
7. 트레이딩에 대한 연구 : system 매수, 매도 전략 , slippage 방지. 
8. 증권사API : 대신크레온 ( Python 예제 )

 

 

 

 

참고자료 : 

 

• 클리앙 주식한당의 후둘기 알고리즘 트레이딩 글 ( 변동성 돌파 전략, DB는 NAS에 마리아DB 이용 )

알고리즘 트레이딩 5개월차 입니다. : 클리앙

• 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩

위키독스

 

• OpenAI Trading 페이지 

Open AI Trading Lab - Share Trading Methods and Results