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System Trading

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8. Stock info table 구성 기본적으로 타겟 종목을 찾아내기 위해 pre-processing 을 돌릴 DB Table 을 만든다. KOSPI 인지 KOSDAQ 인지, 상장주식수는 어느정도 인지, PER은 어느정도인지 등을 알기 위해 매일 시장 종료후 모든 주식에 대해 해당 정보를 가져온다. 그리고 다음날 접근 할 리스트를 필터링 한다. Table 의 구성은 stock_code VARCHAR(10) PRIMARY KEY, #종목코드 stock_name VARCHAR(100), #종목명 market_type VARCHAR(3),#시장명 ( 코스피 KSP, 코스닥 KSQ ) listed_date DATE, #상장일 trading_status CHAR, #거래상태구분, 0- 정상, 1- 거래정지, 2- 거래중단 supervision_sta..
6. Windows Docker + MariaDB 1. Docker for Windows 설치 2. cmd 에서 아래 명령어로 mariadb latest 가져오기 docker pull mariadb 3. Pull 이 완료 되면 image가 잘 받아졌는지 확인 docker image ls 4. MariaDB 실행 docker run --name -d -p : -e MYSQL_ROOT_PASSWORD= mariadb 5. 실행중인 Docker 확인 docker ps 6. MariaDB container command 진입 docker exec -it /bin/bash 7. Container 에서 MariaDB 진입방법, exit 으로 종료 mysql -u root -p exit 8. 한글이 깨질 수 있으므로 인코딩 변경. Container 에서 nano 설..
5. 전체 플랫폼 재구성 Server 단과 Edge 단의 역할을 다시 구분하여 나누고 구성한다. Python on Windows ( 일단 Windows... ) [필수]Stock DB 컨트롤부 ( 증권사 API이용, 주식 종목 정보 등 DB를 최신 상태로 관리 ) [필수]주식DB ( 주가 data / 주가예측 model / 기업 data / 매수 매도 시점 model ) [Docker / MariaDB] [필수]주가예측 , 매수매도 ML , DL Model Training [Tensorflow or Keras] [필수]Comm ( EDGE 와의 통신부 ) [부가]News, Sentimental DB 컨트롤부 ( Web crowling 등을 이용해 News와 SNS 등에서 sentimental feature 를..
4. Ubuntu 18.04 LTS 에 Docker + MariaDB 설치 목표 : DB를 구성하기 위해 Docker 위에서 MariaDB image 를 돌림. 이후 Windows Python 프로그램에서 DB를 이용. Docker Install : https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ Maria DB docker image : https://hub.docker.com/_/mariadb/ Maria DB main page :https://mariadb.com/ sudo docker version 으로 version 확인 sudo docker run --name -e MYSQL_ROOT_PASSWORD= -d mariadb: 로 ..
3.Reference WiKi for System Trading with ML/DL - 아마퀀트: 국내 퀀트계의 대명사 , 딥러닝과 금융 시계열 교재 , 블로그 - Systrader79 : 투자기법 등으로 자주 참고할만한 블로그 - 후둘기의 알고리즘 트레이딩 글 : 변동성돌파 전략 클리앙 - OpenAI Trading LAB : 실전 참고글 홈페이지 - Chul Lim 의 Algo Trading : 블로그 - Machine Learning for Trading : Portfolio optimization Udacity Class , YouTube Link . - 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩 : 조대표 Wiki - - - 대신 크레온 Plus API 자료실 : 예제 등 게시판..
2.Python기초와 대신크레온API 연결 - 메인시스템명령부 ( Commander )
1. AI System Trading 구성 <2> 위와 같은 System Trading 을 만들려고 하다가 일단 한 Trader가 자신의 Portfolio를 구성하는것이 가장 기반이 되어야 한다고 생각 했기 때문에 구조가 바뀌었다. 사실이 그런것이, 어떤 종목에 투자할지 , 어떤 성향의 Trade를 할 지 정하지 않은 상태에서 데이터를 모으로 매매를 한다는 것 자체가 무의미하기 때문에 Portfolio 구성이 먼저 되고, 해당 필요 종목에 대해서만 데이터수집과 DB구성, 그리고 예측이 행해져야 한다. 그렇다면 플로우차트는 아래와 같이 수정 되어야 한다. 다시 또 다시 플로우차트를 그렸다. 그래서 다시 순서를 정해본다. 모듈들이 모두 동시에 구성이 되면 좋겠지만 일단 기본적인 형태만 띄도록 구성 해가며 만들어본다. 일단 아래 처럼 구성이 되겠다.. Pyt..
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. 세..