이 섹션에서는 이동평균선의 종류와 계산 방법을 설명합니다. 이동평균선은 대표적인 기술적 분석 도구입니다. 가격 데이터를 평활화하여 추세를 파악하는 데 유용합니다. 단순 이동평균선 (SMA)과 지수 이동평균선 (EMA)을 비교합니다. 각 이동평균선의 특징과 활용법을 자세히 알아봅니다. 이동평균선은 특정 기간 동안의 가격 평균을 계산합니다. 계산된 평균값을 선으로 연결하여 추세를 시각적으로 보여줍니다. 가격 변동의 노이즈를 줄여 추세를 쉽게 파악할 수 있습니다. […]
이 섹션에서는 주요 보조 지표를 계산하는 방법을 실습합니다. Pandas와 TA-Lib 라이브러리를 활용합니다. 실습을 통해 보조 지표 계산 과정을 익힙니다. 이를 통해 기술적 분석 능력을 향상시킬 수 있습니다. 먼저 Pandas를 사용하여 가상화폐 시세 데이터를 불러옵니다. 다음으로 TA-Lib을 이용하여 보조 지표를 계산합니다. 이동평균선, RSI, MACD, 볼린저 밴드, 스토캐스틱 오실레이터 등을 계산합니다. 각 지표별 계산 방법과 파라미터 설정에
기술적 분석은 과거 가격과 거래량 데이터를 분석합니다. 이를 통해 미래 가격 움직임을 예측하는 방법입니다. 차트 패턴, 추세선, 보조 지표 등을 활용합니다. 투자 결정을 위한 중요한 도구입니다. 보조 지표는 기술적 분석의 핵심 요소입니다. 가격 데이터로부터 계산된 통계적 지표입니다. 추세, 모멘텀, 변동성 등을 파악하는 데 도움을 줍니다. 다양한 종류의 보조 지표가 존재합니다. 각각 다른 방식으로 시장 정보를
이 섹션에서는 효과적인 매매 전략 구축을 위한 핵심 요소인 보조 지표를 다룹니다. 보조 지표는 가격 데이터와 함께 사용하여 시장 상황을 분석하는 도구입니다. 다양한 보조 지표를 이해하고, 직접 개발하고 활용하는 방법을 알아봅니다. 기술적 분석의 기초를 다지고, 투자 결정을 위한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 보조 지표는 추세, 변동성, 모멘텀 등을 파악하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 매수
자동매매 시스템 구축의 핵심은 효과적인 매매 전략 개발입니다. 이 섹션에서는 가상화폐 시장에서 수익을 창출할 수 있는 전략을 탐구합니다. 기술적 분석을 기반으로 한 다양한 전략을 소개합니다. 또한, 개발된 전략을 실제 시스템에 적용하는 방법을 다룹니다. 성공적인 자동매매를 위해서는 전략의 이해가 필수적입니다. 단순히 코드를 실행하는 것을 넘어 전략의 원리를 알아야 합니다. 시장 상황에 따라 전략을 조정하고 개선할 수
Vectorized 백테스팅은 백테스팅 속도를 획기적으로 향상시키는 방법입니다. 반복문 대신 배열 연산을 사용하여 데이터를 처리합니다. 이를 통해 CPU의 연산 능력을 최대한 활용합니다. 대량의 과거 데이터를 빠르게 분석할 수 있습니다. 복잡한 전략도 효율적으로 검증할 수 있습니다. 하지만 Vectorized 백테스팅은 구현이 복잡할 수 있습니다. 전략 로직을 배열 연산으로 변환해야 합니다. 모든 전략에 적용 가능한 것은 아닙니다. 특정 조건에서는