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이전 포스팅들에서 여러가지 보조지표를 활용하여 자동 매수하는 프로그램 및 트레일링 스탑 전략을 사용하여 자동 매도하는 프로그램에 대해서 살펴 보았는데요.
댓글로 보조지표를 이용해서 자동매수하는 프로그램을 문의하신 분이 계서서 이번 시간에는 보조지표를 활용하여 자동 매도하는 프로그램을 만들어 보려고 합니다.
보조지표를 활용하여 자동 매수하는 프로그램은 아래 포스팅을 참고 부탁 드립니다.
2021.10.21 - [프로젝트/비트코인 자동매매] - 보조지표를 활용한 코인 자동매수 프로그램 - 파이썬 업비트 비트코인 자동매매
보조지표를 활용한 코인 자동매수 프로그램 - 파이썬 업비트 비트코인 자동매매
이번 시간부터 본격적으로 코인 자동매매 프로그램을 하나씩 만들어 볼 예정인데요. 오늘은 먼저 보조지표들을 활용한 자동매수 프로그램을 만들어 보도록 하겠습니다. 목차 - 클릭하면 이동합
technfin.tistory.com
트레일링 스탑 전략을 사용하여 자동 매도하는 프로그램은 아래 포스팅을 참고 하시면 됩니다.
2021.10.23 - [프로젝트/비트코인 자동매매] - 트레일링 스탑을 활용한 코인 자동매도 프로그램 - 파이썬 업비트 비트코인 자동매매
트레일링 스탑을 활용한 코인 자동매도 프로그램 - 파이썬 업비트 비트코인 자동매매
지난 시간에 보조지표를 활용한 코인 자동매수 프로그램을 만들어 보았는데요. 이번에는 이렇게 매수한 코인을 자동으로 매도하는 프로그램을 만들어 보려고 합니다. 보조지표를 활용한 코인
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목차 - 클릭하면 이동합니다.
보조지표를 활용한 자동 매도 프로그램
보조지표를 활용한 자동 매도 프로그램은 지난 포스팅에서 다루었던 보조지표를 활용한 자동 매수 프로그램과 거의 흡사합니다.
대부분의 로직은 동일하고 일정 수익률 이상인 경우에만 매도를 진행하고 RSI, MFI, MACD(OCL)을 이용해 매도 타이밍을 잡습니다. 타이밍은 매수 타이밍과 정 반대로 구현하였습니다.
활용 보조지표 및 매도 로직
① RSI 보조지표
매도 타이밍을 잡을 때 RSI 보조지표는 일반적으로 70을 초과하는 경우 과매수 구간으로 판단하여 매도 타이밍으로 판단하는 것이 일반적입니다.
매수세가 강해지면서 2일전에 RSI가 70을 초과하고 그 뒤로 2일 연속 하락하는 경우 과매수 후 하락 추세로 전환한 것으로 판단하여 매도를 진행하는 로직 입니다.
② MFI 보조지표
MFI 보조지표는 80을 초과하는 경우 과매수 구간으로 판단합니다.
RSI 보조지표와 기준점이 80이라는 점만 다르고 나머지 내용은 동일 합니다.
③ MACD 오실레이터 보조지표
MACD 오실레이터는 양수구간에 있으면서 추세가 하향으로 전환되는 경우를 매도 타이밍으로 판단해 보겠습니다.
로직 구현
공통모듈 upbit.py
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import time
import logging
import requests
import jwt
import uuid
import hashlib
import math
import os
import pandas as pd
import numpy
from urllib.parse import urlencode
from decimal import Decimal
# Keys
access_key = '업비트에서 발급받은 Access Key'
secret_key = '업비트에서 발급받은 Secret Key'
server_url = 'https://api.upbit.com'
# 상수 설정
min_order_amt = 5000
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : set_loglevel
# - Desc : 로그레벨 설정
# - Input
# 1) level : 로그레벨
# 1. D(d) : DEBUG
# 2. E(e) : ERROR
# 3. 그외(기본) : INFO
# - Output
# -----------------------------------------------------------------------------
def set_loglevel(level):
try:
# ---------------------------------------------------------------------
# 로그레벨 : DEBUG
# ---------------------------------------------------------------------
if level.upper() == "D":
logging.basicConfig(
format='[%(asctime)s][%(levelname)s][%(filename)s:%(lineno)d]:%(message)s',
datefmt='%Y/%m/%d %I:%M:%S %p',
level=logging.DEBUG
)
# ---------------------------------------------------------------------
# 로그레벨 : ERROR
# ---------------------------------------------------------------------
elif level.upper() == "E":
logging.basicConfig(
format='[%(asctime)s][%(levelname)s][%(filename)s:%(lineno)d]:%(message)s',
datefmt='%Y/%m/%d %I:%M:%S %p',
level=logging.ERROR
)
# ---------------------------------------------------------------------
# 로그레벨 : INFO
# ---------------------------------------------------------------------
else:
# -----------------------------------------------------------------------------
# 로깅 설정
# 로그레벨(DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL)
# -----------------------------------------------------------------------------
logging.basicConfig(
format='[%(asctime)s][%(levelname)s][%(filename)s:%(lineno)d]:%(message)s',
datefmt='%Y/%m/%d %I:%M:%S %p',
level=logging.INFO
)
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : send_request
# - Desc : 리퀘스트 처리
# - Input
# 1) reqType : 요청 타입
# 2) reqUrl : 요청 URL
# 3) reqParam : 요청 파라메타
# 4) reqHeader : 요청 헤더
# - Output
# 4) reponse : 응답 데이터
# -----------------------------------------------------------------------------
def send_request(reqType, reqUrl, reqParam, reqHeader):
try:
# 요청 가능회수 확보를 위해 기다리는 시간(초)
err_sleep_time = 0.3
# 요청에 대한 응답을 받을 때까지 반복 수행
while True:
# 요청 처리
response = requests.request(reqType, reqUrl, params=reqParam, headers=reqHeader)
# 요청 가능회수 추출
if 'Remaining-Req' in response.headers:
hearder_info = response.headers['Remaining-Req']
start_idx = hearder_info.find("sec=")
end_idx = len(hearder_info)
remain_sec = hearder_info[int(start_idx):int(end_idx)].replace('sec=', '')
else:
logging.error("헤더 정보 이상")
logging.error(response.headers)
break
# 요청 가능회수가 3개 미만이면 요청 가능회수 확보를 위해 일정시간 대기
if int(remain_sec) < 3:
logging.debug("요청 가능회수 한도 도달! 남은횟수:" + str(remain_sec))
time.sleep(err_sleep_time)
# 정상 응답
if response.status_code == 200 or response.status_code == 201:
break
# 요청 가능회수 초과인 경우
elif response.status_code == 429:
logging.error("요청 가능회수 초과!:" + str(response.status_code))
time.sleep(err_sleep_time)
# 그 외 오류
else:
logging.error("기타 에러:" + str(response.status_code))
logging.error(response.status_code)
break
# 요청 가능회수 초과 에러 발생시에는 다시 요청
logging.info("[restRequest] 요청 재처리중...")
return response
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_items
# - Desc : 전체 종목 리스트 조회
# - Input
# 1) market : 대상 마켓(콤마 구분자:KRW,BTC,USDT)
# 2) except_item : 제외 종목(콤마 구분자:BTC,ETH)
# - Output
# 1) 전체 리스트 : 리스트
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_items(market, except_item):
try:
# 조회결과 리턴용
rtn_list = []
# 마켓 데이터
markets = market.split(',')
# 제외 데이터
except_items = except_item.split(',')
url = "https://api.upbit.com/v1/market/all"
querystring = {"isDetails": "false"}
response = send_request("GET", url, querystring, "")
data = response.json()
# 조회 마켓만 추출
for data_for in data:
for market_for in markets:
if data_for['market'].split('-')[0] == market_for:
rtn_list.append(data_for)
# 제외 종목 제거
for rtnlist_for in rtn_list[:]:
for exceptItemFor in except_items:
for marketFor in markets:
if rtnlist_for['market'] == marketFor + '-' + exceptItemFor:
rtn_list.remove(rtnlist_for)
return rtn_list
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : buycoin_mp
# - Desc : 시장가 매수
# - Input
# 1) target_item : 대상종목
# 2) buy_amount : 매수금액
# - Output
# 1) rtn_data : 매수결과
# -----------------------------------------------------------------------------
def buycoin_mp(target_item, buy_amount):
try:
query = {
'market': target_item,
'side': 'bid',
'price': buy_amount,
'ord_type': 'price',
}
query_string = urlencode(query).encode()
m = hashlib.sha512()
m.update(query_string)
query_hash = m.hexdigest()
payload = {
'access_key': access_key,
'nonce': str(uuid.uuid4()),
'query_hash': query_hash,
'query_hash_alg': 'SHA512',
}
jwt_token = jwt.encode(payload, secret_key)
authorize_token = 'Bearer {}'.format(jwt_token)
headers = {"Authorization": authorize_token}
res = send_request("POST", server_url + "/v1/orders", query, headers)
rtn_data = res.json()
logging.info("")
logging.info("----------------------------------------------")
logging.info("시장가 매수 완료!")
logging.info(rtn_data)
logging.info("----------------------------------------------")
return rtn_data
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : buycoin_tg
# - Desc : 지정가 매수
# - Input
# 1) target_item : 대상종목
# 2) buy_amount : 매수금액
# 3) buy_price : 매수가격
# - Output
# 1) rtn_data : 매수요청결과
# -----------------------------------------------------------------------------
def buycoin_tg(target_item, buy_amount, buy_price):
try:
# 매수수량 계산
vol = Decimal(str(buy_amount)) / Decimal(str(buy_price))
query = {
'market': target_item,
'side': 'bid',
'volume': vol,
'price': buy_price,
'ord_type': 'limit',
}
query_string = urlencode(query).encode()
m = hashlib.sha512()
m.update(query_string)
query_hash = m.hexdigest()
payload = {
'access_key': access_key,
'nonce': str(uuid.uuid4()),
'query_hash': query_hash,
'query_hash_alg': 'SHA512',
}
jwt_token = jwt.encode(payload, secret_key)
authorize_token = 'Bearer {}'.format(jwt_token)
headers = {"Authorization": authorize_token}
res = send_request("POST", server_url + "/v1/orders", query, headers)
rtn_data = res.json()
logging.info("")
logging.info("----------------------------------------------")
logging.info("지정가 매수요청 완료!")
logging.info(rtn_data)
logging.info("----------------------------------------------")
return rtn_data
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : sellcoin_mp
# - Desc : 시장가 매도
# - Input
# 1) target_item : 대상종목
# 2) cancel_yn : 기존 주문 취소 여부
# - Output
# 1) rtn_data : 매도결과
# -----------------------------------------------------------------------------
# 시장가 매도
def sellcoin_mp(target_item, cancel_yn):
try:
if cancel_yn == 'Y':
# 기존 주문이 있으면 취소
cancel_order(target_item, "SELL")
# 잔고 조회
cur_balance = get_balance(target_item)
query = {
'market': target_item,
'side': 'ask',
'volume': cur_balance,
'ord_type': 'market',
}
query_string = urlencode(query).encode()
m = hashlib.sha512()
m.update(query_string)
query_hash = m.hexdigest()
payload = {
'access_key': access_key,
'nonce': str(uuid.uuid4()),
'query_hash': query_hash,
'query_hash_alg': 'SHA512',
}
jwt_token = jwt.encode(payload, secret_key)
authorize_token = 'Bearer {}'.format(jwt_token)
headers = {"Authorization": authorize_token}
res = send_request("POST", server_url + "/v1/orders", query, headers)
rtn_data = res.json()
logging.info("")
logging.info("----------------------------------------------")
logging.info("시장가 매도 완료!")
logging.info(rtn_data)
logging.info("----------------------------------------------")
return rtn_data
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : sellcoin_tg
# - Desc : 지정가 매도
# - Input
# 1) target_item : 대상종목
# 2) sell_price : 매도희망금액
# - Output
# 1) rtn_data : 매도결과
# -----------------------------------------------------------------------------
def sellcoin_tg(target_item, sell_price):
try:
# 잔고 조회
cur_balance = get_balance(target_item)
query = {
'market': target_item,
'side': 'ask',
'volume': cur_balance,
'price': sell_price,
'ord_type': 'limit',
}
query_string = urlencode(query).encode()
m = hashlib.sha512()
m.update(query_string)
query_hash = m.hexdigest()
payload = {
'access_key': access_key,
'nonce': str(uuid.uuid4()),
'query_hash': query_hash,
'query_hash_alg': 'SHA512',
}
jwt_token = jwt.encode(payload, secret_key)
authorize_token = 'Bearer {}'.format(jwt_token)
headers = {"Authorization": authorize_token}
res = send_request("POST", server_url + "/v1/orders", query, headers)
rtn_data = res.json()
logging.info("")
logging.info("----------------------------------------------")
logging.info("지정가 매도 설정 완료!")
logging.info(rtn_data)
logging.info("----------------------------------------------")
return rtn_data
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_balance
# - Desc : 주문가능 잔고 조회
# - Input
# 1) target_item : 대상 종목
# - Output
# 2) rtn_balance : 주문가능 잔고
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_balance(target_item):
try:
# 주문가능 잔고 리턴용
rtn_balance = 0
# 최대 재시도 횟수
max_cnt = 0
# 잔고가 조회 될 때까지 반복
while True:
# 조회 회수 증가
max_cnt = max_cnt + 1
payload = {
'access_key': access_key,
'nonce': str(uuid.uuid4()),
}
jwt_token = jwt.encode(payload, secret_key)
authorize_token = 'Bearer {}'.format(jwt_token)
headers = {"Authorization": authorize_token}
res = send_request("GET", server_url + "/v1/accounts", "", headers)
my_asset = res.json()
# 해당 종목에 대한 잔고 조회
# 잔고는 마켓에 상관없이 전체 잔고가 조회됨
for myasset_for in my_asset:
if myasset_for['currency'] == target_item.split('-')[1]:
rtn_balance = myasset_for['balance']
# 잔고가 0 이상일때까지 반복
if Decimal(str(rtn_balance)) > Decimal(str(0)):
break
# 최대 100회 수행
if max_cnt > 100:
break
logging.info("[주문가능 잔고 리턴용] 요청 재처리중...")
return rtn_balance
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_candle
# - Desc : 캔들 조회
# - Input
# 1) target_item : 대상 종목
# 2) tick_kind : 캔들 종류 (1, 3, 5, 10, 15, 30, 60, 240 - 분, D-일, W-주, M-월)
# 3) inq_range : 조회 범위
# - Output
# 1) 캔들 정보 배열
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_candle(target_item, tick_kind, inq_range):
try:
# ----------------------------------------
# Tick 별 호출 URL 설정
# ----------------------------------------
# 분붕
if tick_kind == "1" or tick_kind == "3" or tick_kind == "5" or tick_kind == "10" or tick_kind == "15" or tick_kind == "30" or tick_kind == "60" or tick_kind == "240":
target_url = "minutes/" + tick_kind
# 일봉
elif tick_kind == "D":
target_url = "days"
# 주봉
elif tick_kind == "W":
target_url = "weeks"
# 월봉
elif tick_kind == "M":
target_url = "months"
# 잘못된 입력
else:
raise Exception("잘못된 틱 종류:" + str(tick_kind))
logging.debug(target_url)
# ----------------------------------------
# Tick 조회
# ----------------------------------------
querystring = {"market": target_item, "count": inq_range}
res = send_request("GET", server_url + "/v1/candles/" + target_url, querystring, "")
candle_data = res.json()
logging.debug(candle_data)
return candle_data
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_targetprice
# - Desc : 호가단위 금액 계산
# - Input
# 1) cal_type : H:호가로, R:비율로
# 2) st_price : 기준가격
# 3) chg_val : 변화단위
# - Output
# 1) rtn_price : 계산된 금액
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_targetprice(cal_type, st_price, chg_val):
try:
# 계산된 가격
rtn_price = st_price
# 호가단위로 계산
if cal_type.upper() == "H":
for i in range(0, abs(int(chg_val))):
hoga_val = get_hoga(rtn_price)
if Decimal(str(chg_val)) > 0:
rtn_price = Decimal(str(rtn_price)) + Decimal(str(hoga_val))
elif Decimal(str(chg_val)) < 0:
rtn_price = Decimal(str(rtn_price)) - Decimal(str(hoga_val))
else:
break
# 비율로 계산
elif cal_type.upper() == "R":
while True:
# 호가단위 추출
hoga_val = get_hoga(st_price)
if Decimal(str(chg_val)) > 0:
rtn_price = Decimal(str(rtn_price)) + Decimal(str(hoga_val))
elif Decimal(str(chg_val)) < 0:
rtn_price = Decimal(str(rtn_price)) - Decimal(str(hoga_val))
else:
break
if Decimal(str(chg_val)) > 0:
if Decimal(str(rtn_price)) >= Decimal(str(st_price)) * (
Decimal(str(1)) + (Decimal(str(chg_val))) / Decimal(str(100))):
break
elif Decimal(str(chg_val)) < 0:
if Decimal(str(rtn_price)) <= Decimal(str(st_price)) * (
Decimal(str(1)) + (Decimal(str(chg_val))) / Decimal(str(100))):
break
return rtn_price
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_hoga
# - Desc : 호가 금액 계산
# - Input
# 1) cur_price : 현재가격
# - Output
# 1) hoga_val : 호가단위
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_hoga(cur_price):
try:
# 호가 단위
if Decimal(str(cur_price)) < 10:
hoga_val = 0.01
elif Decimal(str(cur_price)) < 100:
hoga_val = 0.1
elif Decimal(str(cur_price)) < 1000:
hoga_val = 1
elif Decimal(str(cur_price)) < 10000:
hoga_val = 5
elif Decimal(str(cur_price)) < 100000:
hoga_val = 10
elif Decimal(str(cur_price)) < 500000:
hoga_val = 50
elif Decimal(str(cur_price)) < 1000000:
hoga_val = 100
elif Decimal(str(cur_price)) < 2000000:
hoga_val = 500
else:
hoga_val = 1000
return hoga_val
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_krwbal
# - Desc : KRW 잔고 조회
# - Input
# - Output
# 1) KRW 잔고 Dictionary
# 1. krw_balance : KRW 잔고
# 2. fee : 수수료
# 3. available_krw : 매수가능 KRW잔고(수수료를 고려한 금액)
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_krwbal():
try:
# 잔고 리턴용
rtn_balance = {}
# 수수료 0.05%(업비트 기준)
fee_rate = 0.05
payload = {
'access_key': access_key,
'nonce': str(uuid.uuid4()),
}
jwt_token = jwt.encode(payload, secret_key)
authorize_token = 'Bearer {}'.format(jwt_token)
headers = {"Authorization": authorize_token}
res = send_request("GET", server_url + "/v1/accounts", "", headers)
data = res.json()
for dataFor in data:
if (dataFor['currency']) == "KRW":
krw_balance = math.floor(Decimal(str(dataFor['balance'])))
# 잔고가 있는 경우만
if Decimal(str(krw_balance)) > Decimal(str(0)):
# 수수료
fee = math.ceil(Decimal(str(krw_balance)) * (Decimal(str(fee_rate)) / Decimal(str(100))))
# 매수가능금액
available_krw = math.floor(Decimal(str(krw_balance)) - Decimal(str(fee)))
else:
# 수수료
fee = 0
# 매수가능금액
available_krw = 0
# 결과 조립
rtn_balance['krw_balance'] = krw_balance
rtn_balance['fee'] = fee
rtn_balance['available_krw'] = available_krw
return rtn_balance
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_accounts
# - Desc : 잔고정보 조회
# - Input
# 1) except_yn : KRW 및 소액 제외
# 2) market_code : 마켓코드 추가(매도시 필요)
# - Output
# 1) 잔고 정보
# -----------------------------------------------------------------------------
# 계좌 조회
def get_accounts(except_yn, market_code):
try:
rtn_data = []
# 소액 제외 기준
min_price = 5000
payload = {
'access_key': access_key,
'nonce': str(uuid.uuid4()),
}
jwt_token = jwt.encode(payload, secret_key)
authorize_token = 'Bearer {}'.format(jwt_token)
headers = {"Authorization": authorize_token}
res = send_request("GET", server_url + "/v1/accounts", "", headers)
account_data = res.json()
for account_data_for in account_data:
# KRW 및 소액 제외
if except_yn == "Y" or except_yn == "y":
if account_data_for['currency'] != "KRW" and Decimal(str(account_data_for['avg_buy_price'])) * (
Decimal(str(account_data_for['balance'])) + Decimal(
str(account_data_for['locked']))) >= Decimal(str(min_price)):
rtn_data.append(
{'market': market_code + '-' + account_data_for['currency'],
'balance': account_data_for['balance'],
'locked': account_data_for['locked'],
'avg_buy_price': account_data_for['avg_buy_price'],
'avg_buy_price_modified': account_data_for['avg_buy_price_modified']})
else:
if account_data_for['currency'] != "KRW" :
rtn_data.append(
{'market': market_code + '-' + account_data_for['currency'], 'balance': account_data_for['balance'],
'locked': account_data_for['locked'],
'avg_buy_price': account_data_for['avg_buy_price'],
'avg_buy_price_modified': account_data_for['avg_buy_price_modified']})
return rtn_data
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : chg_account_to_comma
# - Desc : 잔고 종목 리스트를 콤마리스트로 변경
# - Input
# 1) account_data : 잔고 데이터
# - Output
# 1) 종목 리스트(콤마 구분자)
# -----------------------------------------------------------------------------
def chg_account_to_comma(account_data):
try:
rtn_data = ""
for account_data_for in account_data:
if rtn_data == '':
rtn_data = rtn_data + account_data_for['market']
else:
rtn_data = rtn_data + ',' + account_data_for['market']
return rtn_data
# ----------------------------------------
# Exception Raise
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_ticker
# - Desc : 현재가 조회
# - Input
# 1) target_itemlist : 대상 종목(콤마 구분자)
# - Output
# 2) 현재가 데이터
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_ticker(target_itemlist):
try:
url = "https://api.upbit.com/v1/ticker"
querystring = {"markets": target_itemlist}
response = send_request("GET", url, querystring, "")
rtn_data = response.json()
return rtn_data
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : cancel_order
# - Desc : 미체결 주문 취소
# - Input
# 1) target_item : 대상종목
# 2) side : 매수/매도 구분(BUY/bid:매수, SELL/ask:매도, ALL:전체)
# - Output
# -----------------------------------------------------------------------------
def cancel_order(target_item, side):
try:
# 미체결 주문 조회
order_data = get_order(target_item)
# 매수/매도 구분
for order_data_for in order_data:
if side == "BUY" or side == "buy":
if order_data_for['side'] == "ask":
order_data.remove(order_data_for)
elif side == "SELL" or side == "sell":
if order_data_for['side'] == "bid":
order_data.remove(order_data_for)
# 미체결 주문이 있으면
if len(order_data) > 0:
# 미체결 주문내역 전체 취소
for order_data_for in order_data:
cancel_order_uuid(order_data_for['uuid'])
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : cancel_order_uuid
# - Desc : 미체결 주문 취소 by UUID
# - Input
# 1) order_uuid : 주문 키
# - Output
# 1) 주문 내역 취소
# -----------------------------------------------------------------------------
def cancel_order_uuid(order_uuid):
try:
query = {
'uuid': order_uuid,
}
query_string = urlencode(query).encode()
m = hashlib.sha512()
m.update(query_string)
query_hash = m.hexdigest()
payload = {
'access_key': access_key,
'nonce': str(uuid.uuid4()),
'query_hash': query_hash,
'query_hash_alg': 'SHA512',
}
jwt_token = jwt.encode(payload, secret_key)
authorize_token = 'Bearer {}'.format(jwt_token)
headers = {"Authorization": authorize_token}
res = send_request("DELETE", server_url + "/v1/order", query, headers)
rtn_data = res.json()
return rtn_data
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_order
# - Desc : 미체결 주문 조회
# - Input
# 1) target_item : 대상종목
# - Output
# 1) 미체결 주문 내역
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_order(target_item):
try:
query = {
'market': target_item,
'state': 'wait',
}
query_string = urlencode(query).encode()
m = hashlib.sha512()
m.update(query_string)
query_hash = m.hexdigest()
payload = {
'access_key': access_key,
'nonce': str(uuid.uuid4()),
'query_hash': query_hash,
'query_hash_alg': 'SHA512',
}
jwt_token = jwt.encode(payload, secret_key)
authorize_token = 'Bearer {}'.format(jwt_token)
headers = {"Authorization": authorize_token}
res = send_request("GET", server_url + "/v1/orders", query, headers)
rtn_data = res.json()
return rtn_data
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_rsi
# - Desc : RSI 조회
# - Input
# 1) target_item : 대상 종목
# 2) tick_kind : 캔들 종류 (1, 3, 5, 10, 15, 30, 60, 240 - 분, D-일, W-주, M-월)
# 3) inq_range : 조회 범위
# - Output
# 1) RSI 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_rsi(target_item, tick_kind, inq_range):
try:
# 캔들 추출
candle_data = get_candle(target_item, tick_kind, inq_range)
df = pd.DataFrame(candle_data)
df = df.reindex(index=df.index[::-1]).reset_index()
df['close'] = df["trade_price"]
# RSI 계산
def rsi(ohlc: pd.DataFrame, period: int = 14):
ohlc["close"] = ohlc["close"]
delta = ohlc["close"].diff()
up, down = delta.copy(), delta.copy()
up[up < 0] = 0
down[down > 0] = 0
_gain = up.ewm(com=(period - 1), min_periods=period).mean()
_loss = down.abs().ewm(com=(period - 1), min_periods=period).mean()
RS = _gain / _loss
return pd.Series(100 - (100 / (1 + RS)), name="RSI")
rsi = round(rsi(df, 14).iloc[-1], 4)
return rsi
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_mfi
# - Desc : MFI 조회
# - Input
# 1) target_item : 대상 종목
# 2) tick_kind : 캔들 종류 (1, 3, 5, 10, 15, 30, 60, 240 - 분, D-일, W-주, M-월)
# 3) inq_range : 캔들 조회 범위
# 4) loop_cnt : 지표 반복계산 횟수
# - Output
# 1) MFI 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_mfi(target_item, tick_kind, inq_range, loop_cnt):
try:
# 캔들 데이터 조회용
candle_datas = []
# MFI 데이터 리턴용
mfi_list = []
# 캔들 추출
candle_data = get_candle(target_item, tick_kind, inq_range)
# 조회 횟수별 candle 데이터 조합
for i in range(0, int(loop_cnt)):
candle_datas.append(candle_data[i:int(len(candle_data))])
# 캔들 데이터만큼 수행
for candle_data_for in candle_datas:
df = pd.DataFrame(candle_data_for)
dfDt = df['candle_date_time_kst'].iloc[::-1]
df['typical_price'] = (df['trade_price'] + df['high_price'] + df['low_price']) / 3
df['money_flow'] = df['typical_price'] * df['candle_acc_trade_volume']
positive_mf = 0
negative_mf = 0
for i in range(0, 14):
if df["typical_price"][i] > df["typical_price"][i + 1]:
positive_mf = positive_mf + df["money_flow"][i]
elif df["typical_price"][i] < df["typical_price"][i + 1]:
negative_mf = negative_mf + df["money_flow"][i]
if negative_mf > 0:
mfi = 100 - (100 / (1 + (positive_mf / negative_mf)))
else:
mfi = 100 - (100 / (1 + (positive_mf)))
mfi_list.append({"type": "MFI", "DT": dfDt[0], "MFI": round(mfi, 4)})
return mfi_list
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_macd
# - Desc : MACD 조회
# - Input
# 1) target_item : 대상 종목
# 2) tick_kind : 캔들 종류 (1, 3, 5, 10, 15, 30, 60, 240 - 분, D-일, W-주, M-월)
# 3) inq_range : 캔들 조회 범위
# 4) loop_cnt : 지표 반복계산 횟수
# - Output
# 1) MACD 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_macd(target_item, tick_kind, inq_range, loop_cnt):
try:
# 캔들 데이터 조회용
candle_datas = []
# MACD 데이터 리턴용
macd_list = []
# 캔들 추출
candle_data = get_candle(target_item, tick_kind, inq_range)
# 조회 횟수별 candle 데이터 조합
for i in range(0, int(loop_cnt)):
candle_datas.append(candle_data[i:int(len(candle_data))])
df = pd.DataFrame(candle_datas[0])
df = df.iloc[::-1]
df = df['trade_price']
# MACD 계산
exp1 = df.ewm(span=12, adjust=False).mean()
exp2 = df.ewm(span=26, adjust=False).mean()
macd = exp1 - exp2
exp3 = macd.ewm(span=9, adjust=False).mean()
for i in range(0, int(loop_cnt)):
macd_list.append(
{"type": "MACD", "DT": candle_datas[0][i]['candle_date_time_kst'], "MACD": round(macd[i], 4),
"SIGNAL": round(exp3[i], 4),
"OCL": round(macd[i] - exp3[i], 4)})
return macd_list
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_bb
# - Desc : 볼린저밴드 조회
# - Input
# 1) target_item : 대상 종목
# 2) tick_kind : 캔들 종류 (1, 3, 5, 10, 15, 30, 60, 240 - 분, D-일, W-주, M-월)
# 3) inq_range : 캔들 조회 범위
# 4) loop_cnt : 지표 반복계산 횟수
# - Output
# 1) 볼린저 밴드 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_bb(target_item, tick_kind, inq_range, loop_cnt):
try:
# 캔들 데이터 조회용
candle_datas = []
# 볼린저밴드 데이터 리턴용
bb_list = []
# 캔들 추출
candle_data = get_candle(target_item, tick_kind, inq_range)
# 조회 횟수별 candle 데이터 조합
for i in range(0, int(loop_cnt)):
candle_datas.append(candle_data[i:int(len(candle_data))])
# 캔들 데이터만큼 수행
for candle_data_for in candle_datas:
df = pd.DataFrame(candle_data_for)
dfDt = df['candle_date_time_kst'].iloc[::-1]
df = df['trade_price'].iloc[::-1]
# 표준편차(곱)
unit = 2
band1 = unit * numpy.std(df[len(df) - 20:len(df)])
bb_center = numpy.mean(df[len(df) - 20:len(df)])
band_high = bb_center + band1
band_low = bb_center - band1
bb_list.append({"type": "BB", "DT": dfDt[0], "BBH": round(band_high, 4), "BBM": round(bb_center, 4),
"BBL": round(band_low, 4)})
return bb_list
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_williams
# - Desc : 윌리암스 %R 조회
# - Input
# 1) target_item : 대상 종목
# 2) tick_kind : 캔들 종류 (1, 3, 5, 10, 15, 30, 60, 240 - 분, D-일, W-주, M-월)
# 3) inq_range : 캔들 조회 범위
# 4) loop_cnt : 지표 반복계산 횟수
# - Output
# 1) 윌리암스 %R 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_williamsR(target_item, tick_kind, inq_range, loop_cnt):
try:
# 캔들 데이터 조회용
candle_datas = []
# 윌리암스R 데이터 리턴용
williams_list = []
# 캔들 추출
candle_data = get_candle(target_item, tick_kind, inq_range)
# 조회 횟수별 candle 데이터 조합
for i in range(0, int(loop_cnt)):
candle_datas.append(candle_data[i:int(len(candle_data))])
# 캔들 데이터만큼 수행
for candle_data_for in candle_datas:
df = pd.DataFrame(candle_data_for)
dfDt = df['candle_date_time_kst'].iloc[::-1]
df = df.iloc[:14]
# 계산식
# %R = (Highest High - Close)/(Highest High - Lowest Low) * -100
hh = numpy.max(df['high_price'])
ll = numpy.min(df['low_price'])
cp = df['trade_price'][0]
w = (hh - cp) / (hh - ll) * -100
williams_list.append(
{"type": "WILLIAMS", "DT": dfDt[0], "HH": round(hh, 4), "LL": round(ll, 4), "CP": round(cp, 4),
"W": round(w, 4)})
return williams_list
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_rsi
# - Desc : RSI 조회
# - Input
# 1) candle_data : 캔들 정보
# - Output
# 1) RSI 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_rsi(candle_datas):
try:
# RSI 데이터 리턴용
rsi_data = []
# 캔들 데이터만큼 수행
for candle_data_for in candle_datas:
df = pd.DataFrame(candle_data_for)
dfDt = df['candle_date_time_kst'].iloc[::-1]
df = df.reindex(index=df.index[::-1]).reset_index()
df['close'] = df["trade_price"]
# RSI 계산
def rsi(ohlc: pd.DataFrame, period: int = 14):
ohlc["close"] = ohlc["close"]
delta = ohlc["close"].diff()
up, down = delta.copy(), delta.copy()
up[up < 0] = 0
down[down > 0] = 0
_gain = up.ewm(com=(period - 1), min_periods=period).mean()
_loss = down.abs().ewm(com=(period - 1), min_periods=period).mean()
RS = _gain / _loss
return pd.Series(100 - (100 / (1 + RS)), name="RSI")
rsi = round(rsi(df, 14).iloc[-1], 4)
rsi_data.append({"type": "RSI", "DT": dfDt[0], "RSI": rsi})
return rsi_data
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_mfi
# - Desc : MFI 조회
# - Input
# 1) candle_datas : 캔들 정보
# - Output
# 1) MFI 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_mfi(candle_datas):
try:
# MFI 데이터 리턴용
mfi_list = []
# 캔들 데이터만큼 수행
for candle_data_for in candle_datas:
df = pd.DataFrame(candle_data_for)
dfDt = df['candle_date_time_kst'].iloc[::-1]
df['typical_price'] = (df['trade_price'] + df['high_price'] + df['low_price']) / 3
df['money_flow'] = df['typical_price'] * df['candle_acc_trade_volume']
positive_mf = 0
negative_mf = 0
for i in range(0, 14):
if df["typical_price"][i] > df["typical_price"][i + 1]:
positive_mf = positive_mf + df["money_flow"][i]
elif df["typical_price"][i] < df["typical_price"][i + 1]:
negative_mf = negative_mf + df["money_flow"][i]
if negative_mf > 0:
mfi = 100 - (100 / (1 + (positive_mf / negative_mf)))
else:
mfi = 100 - (100 / (1 + (positive_mf)))
mfi_list.append({"type": "MFI", "DT": dfDt[0], "MFI": round(mfi, 4)})
return mfi_list
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_macd
# - Desc : MACD 조회
# - Input
# 1) candle_datas : 캔들 정보
# 2) loop_cnt : 반복 횟수
# - Output
# 1) MACD 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_macd(candle_datas, loop_cnt):
try:
# MACD 데이터 리턴용
macd_list = []
df = pd.DataFrame(candle_datas[0])
df = df.iloc[::-1]
df = df['trade_price']
# MACD 계산
exp1 = df.ewm(span=12, adjust=False).mean()
exp2 = df.ewm(span=26, adjust=False).mean()
macd = exp1 - exp2
exp3 = macd.ewm(span=9, adjust=False).mean()
for i in range(0, int(loop_cnt)):
macd_list.append(
{"type": "MACD", "DT": candle_datas[0][i]['candle_date_time_kst'], "MACD": round(macd[i], 4),
"SIGNAL": round(exp3[i], 4),
"OCL": round(macd[i] - exp3[i], 4)})
return macd_list
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_bb
# - Desc : 볼린저밴드 조회
# - Input
# 1) candle_datas : 캔들 정보
# - Output
# 1) 볼린저 밴드 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_bb(candle_datas):
try:
# 볼린저밴드 데이터 리턴용
bb_list = []
# 캔들 데이터만큼 수행
for candle_data_for in candle_datas:
df = pd.DataFrame(candle_data_for)
dfDt = df['candle_date_time_kst'].iloc[::-1]
df = df['trade_price'].iloc[::-1]
# 표준편차(곱)
unit = 2
band1 = unit * numpy.std(df[len(df) - 20:len(df)])
bb_center = numpy.mean(df[len(df) - 20:len(df)])
band_high = bb_center + band1
band_low = bb_center - band1
bb_list.append({"type": "BB", "DT": dfDt[0], "BBH": round(band_high, 4), "BBM": round(bb_center, 4),
"BBL": round(band_low, 4)})
return bb_list
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_williams
# - Desc : 윌리암스 %R 조회
# - Input
# 1) candle_datas : 캔들 정보
# - Output
# 1) 윌리암스 %R 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_williams(candle_datas):
try:
# 윌리암스R 데이터 리턴용
williams_list = []
# 캔들 데이터만큼 수행
for candle_data_for in candle_datas:
df = pd.DataFrame(candle_data_for)
dfDt = df['candle_date_time_kst'].iloc[::-1]
df = df.iloc[:14]
# 계산식
# %R = (Highest High - Close)/(Highest High - Lowest Low) * -100
hh = numpy.max(df['high_price'])
ll = numpy.min(df['low_price'])
cp = df['trade_price'][0]
w = (hh - cp) / (hh - ll) * -100
williams_list.append(
{"type": "WILLIAMS", "DT": dfDt[0], "HH": round(hh, 4), "LL": round(ll, 4), "CP": round(cp, 4),
"W": round(w, 4)})
return williams_list
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_indicators
# - Desc : 보조지표 조회
# - Input
# 1) target_item : 대상 종목
# 2) tick_kind : 캔들 종류 (1, 3, 5, 10, 15, 30, 60, 240 - 분, D-일, W-주, M-월)
# 3) inq_range : 캔들 조회 범위
# 4) loop_cnt : 지표 반복계산 횟수
# - Output
# 1) RSI
# 2) MFI
# 3) MACD
# 4) BB
# 5) WILLIAMS %R
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_indicators(target_item, tick_kind, inq_range, loop_cnt):
try:
# 보조지표 리턴용
indicator_data = []
# 캔들 데이터 조회용
candle_datas = []
# 캔들 추출
candle_data = get_candle(target_item, tick_kind, inq_range)
if len(candle_data) >= 30:
# 조회 횟수별 candle 데이터 조합
for i in range(0, int(loop_cnt)):
candle_datas.append(candle_data[i:int(len(candle_data))])
# RSI 정보 조회
rsi_data = get_rsi(candle_datas)
# MFI 정보 조회
mfi_data = get_mfi(candle_datas)
# MACD 정보 조회
macd_data = get_macd(candle_datas, loop_cnt)
# BB 정보 조회
bb_data = get_bb(candle_datas)
# WILLIAMS %R 조회
williams_data = get_williams(candle_datas)
if len(rsi_data) > 0:
indicator_data.append(rsi_data)
if len(mfi_data) > 0:
indicator_data.append(mfi_data)
if len(macd_data) > 0:
indicator_data.append(macd_data)
if len(bb_data) > 0:
indicator_data.append(bb_data)
if len(williams_data) > 0:
indicator_data.append(williams_data)
return indicator_data
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_order_status
# - Desc : 주문 조회(상태별)
# - Input
# 1) target_item : 대상종목
# 2) status : 주문상태(wait : 체결 대기, watch : 예약주문 대기, done : 전체 체결 완료, cancel : 주문 취소)
# - Output
# 1) 주문 내역
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_order_status(target_item, status):
try:
query = {
'market': target_item,
'state': status,
}
query_string = urlencode(query).encode()
m = hashlib.sha512()
m.update(query_string)
query_hash = m.hexdigest()
payload = {
'access_key': access_key,
'nonce': str(uuid.uuid4()),
'query_hash': query_hash,
'query_hash_alg': 'SHA512',
}
jwt_token = jwt.encode(payload, secret_key)
authorize_token = 'Bearer {}'.format(jwt_token)
headers = {"Authorization": authorize_token}
res = send_request("GET", server_url + "/v1/orders", query, headers)
rtn_data = res.json()
return rtn_data
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : orderby_dict
# - Desc : 딕셔너리 정렬
# - Input
# 1) target_dict : 정렬 대상 딕셔너리
# 2) target_column : 정렬 대상 딕셔너리
# 3) order_by : 정렬방식(False:오름차순, True,내림차순)
# - Output
# 1) 정렬된 딕서너리
# -----------------------------------------------------------------------------
def orderby_dict(target_dict, target_column, order_by):
try:
rtn_dict = sorted(target_dict, key=(lambda x: x[target_column]), reverse=order_by)
return rtn_dict
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : filter_dict
# - Desc : 딕셔너리 필터링
# - Input
# 1) target_dict : 정렬 대상 딕셔너리
# 2) target_column : 정렬 대상 컬럼
# 3) filter : 필터
# - Output
# 1) 필터링된 딕서너리
# -----------------------------------------------------------------------------
def filter_dict(target_dict, target_column, filter):
try:
for target_dict_for in target_dict[:]:
if target_dict_for[target_column] != filter:
target_dict.remove(target_dict_for)
return target_dict
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise공통 모듈은 필요에 따라 계속해서 수정 및 추가를 하고 있으니 가장 최근 포스팅의 공통 모듈을 사용하시면 좋을 것 같습니다.
참고로 위의 코드를 복사 후 붙여 넣은 후 Key 부분은 업비트에서 본인이 발급받은 Key를 넣어야 동작합니다. 업비트에서 Key를 발급 받는 방법은 아래 포스팅을 통해 확인하실 수 있습니다.
2021.06.09 - [프로젝트/비트코인 자동매매] - 업비트 자동매매 API KEY 발급받기
업비트 자동매매 API KEY 발급받기
이번 시간에는 업비트를 이용하여 코인 자동매매를 하기 위해 API KEY를 발급받는 방법에 대해서 살펴 보겠습니다. 앞으로 진행할 비트코인 자동매매 프로그램 관련에 대해서는 아래 포스트에서
technfin.tistory.com
자동 매도 로직 sell_bot_indicator.py
import time
import os
import sys
import logging
import traceback
import pandas as pd
import numpy
from decimal import Decimal
# 공통 모듈 Import
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
from module import upbit
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : start_selltrade
# - Desc : 매도 로직
# - Input
# 1) sell_pcnt : 매도 수익률
# -----------------------------------------------------------------------------
def start_selltrade(sell_pcnt):
try:
# ----------------------------------------------------------------------
# 반복 수행
# ----------------------------------------------------------------------
while True:
logging.info("*********************************************************")
logging.info("1. 로그레벨 : " + str(log_level))
logging.info("2. 매도 수익률 : " + str(sell_pcnt))
logging.info("*********************************************************")
# ------------------------------------------------------------------
# 보유 종목조회
# ------------------------------------------------------------------
target_items = upbit.get_accounts('Y', 'KRW')
# ------------------------------------------------------------------
# 보유 종목이 있는 경우에만 수행
# ------------------------------------------------------------------
if len(target_items) < 1:
logging.info('------------------------------------------------------')
logging.info('- 매도 가능 보유 종목 없음!')
logging.info('------------------------------------------------------')
time.sleep(1)
continue
logging.info(target_items)
# ------------------------------------------------------------------
# 보유 종목 현재가 조회
# ------------------------------------------------------------------
target_items_comma = upbit.chg_account_to_comma(target_items)
tickers = upbit.get_ticker(target_items_comma)
logging.info(tickers)
# -----------------------------------------------------------------
# 보유 종목별 진행
# -----------------------------------------------------------------
for target_item in target_items:
for ticker in tickers:
if target_item['market'] == ticker['market']:
rsi_val = False
mfi_val = False
ocl_val = False
# -----------------------------------------------------
# 수익률 계산
# ((현재가 - 평균매수가) / 평균매수가) * 100
# -----------------------------------------------------
rev_pcnt = round(((Decimal(str(ticker['trade_price'])) - Decimal(
str(target_item['avg_buy_price']))) / Decimal(str(target_item['avg_buy_price']))) * 100, 2)
logging.info('')
logging.info('------------------------------------------------------')
logging.info('- 종목:' + str(target_item['market']))
logging.info('- 평균매수가:' + str(target_item['avg_buy_price']))
logging.info('- 현재가:' + str(ticker['trade_price']))
logging.info('- 수익률:' + str(rev_pcnt))
# -----------------------------------------------------
# 현재 수익률이 매도 수익률 이상인 경우에만 진행
# -----------------------------------------------------
if Decimal(str(rev_pcnt)) < Decimal(str(sell_pcnt)):
logging.info('- 현재 수익률이 매도 수익률 보다 낮아 진행하지 않음!!!')
logging.info('------------------------------------------------------')
continue
# --------------------------------------------------------------
# 종목별 보조지표를 조회
# 1. 조회 기준 : 일캔들, 최근 5개 지표 조회
# --------------------------------------------------------------
indicators_data = upbit.get_indicators(target_item['market'], 'D', 200, 5)
# --------------------------------------------------------------
# 최근 30일 이내에 신규 상장하여 보조 지표를 구하기 어려운 건은 제외
# --------------------------------------------------------------
if len(indicators_data) < 5:
logging.info('- 캔들 데이터 부족으로 매수 대상에서 제외....[' + str(target_item['market']) + ']')
continue
# --------------------------------------------------------------
# 매도 로직
# 1. RSI : 2일전 > 70초과, 3일전 < 2일전, 1일전 < 2일전, 현재 < 1일전
# 2. MFI : 2일전 > 80초과, 3일전 < 2일전, 1일전 < 2일전, 현재 < 1일전
# 3. MACD(OCL) : 3일전 > 0, 2일전 > 0, 1일전 > 0, 3일전 < 2일전, 1일전 < 2일전, 현재 < 1일전
# --------------------------------------------------------------
# --------------------------------------------------------------
# RSI : 2일전 > 70초과, 3일전 < 2일전, 1일전 < 2일전, 현재 < 1일전
# indicators_data[0][0]['RSI'] : 현재
# indicators_data[0][1]['RSI'] : 1일전
# indicators_data[0][2]['RSI'] : 2일전
# indicators_data[0][3]['RSI'] : 3일전
# --------------------------------------------------------------
if (Decimal(str(indicators_data[0][0]['RSI'])) < Decimal(str(indicators_data[0][1]['RSI']))
and Decimal(str(indicators_data[0][1]['RSI'])) < Decimal(str(indicators_data[0][2]['RSI']))
and Decimal(str(indicators_data[0][3]['RSI'])) < Decimal(str(indicators_data[0][2]['RSI']))
and Decimal(str(indicators_data[0][2]['RSI'])) > Decimal(str(70))):
rsi_val = True
# --------------------------------------------------------------
# MFI : 2일전 > 80초과, 3일전 < 2일전, 1일전 < 2일전, 현재 < 1일전
# indicators_data[1][0]['MFI'] : 현재
# indicators_data[1][1]['MFI'] : 1일전
# indicators_data[1][2]['MFI'] : 2일전
# indicators_data[1][3]['MFI'] : 3일전
# --------------------------------------------------------------
if (Decimal(str(indicators_data[1][0]['MFI'])) < Decimal(str(indicators_data[1][1]['MFI']))
and Decimal(str(indicators_data[1][1]['MFI'])) < Decimal(str(indicators_data[1][2]['MFI']))
and Decimal(str(indicators_data[1][3]['MFI'])) < Decimal(str(indicators_data[1][2]['MFI']))
and Decimal(str(indicators_data[1][2]['MFI'])) > Decimal(str(80))):
mfi_val = True
# --------------------------------------------------------------
# MACD(OCL) : 3일전 > 0, 2일전 > 0, 1일전 > 0, 3일전 < 2일전, 1일전 < 2일전, 현재 < 1일전
# indicators_data[2][0]['OCL'] : 현재
# indicators_data[2][1]['OCL'] : 1일전
# indicators_data[2][2]['OCL'] : 2일전
# indicators_data[2][3]['OCL'] : 3일전
# --------------------------------------------------------------
if (Decimal(str(indicators_data[2][0]['OCL'])) < Decimal(str(indicators_data[2][1]['OCL']))
and Decimal(str(indicators_data[2][1]['OCL'])) < Decimal(str(indicators_data[2][2]['OCL']))
and Decimal(str(indicators_data[2][3]['OCL'])) < Decimal(str(indicators_data[2][2]['OCL']))
and Decimal(str(indicators_data[2][1]['OCL'])) > Decimal(str(0))
and Decimal(str(indicators_data[2][2]['OCL'])) > Decimal(str(0))
and Decimal(str(indicators_data[2][3]['OCL'])) > Decimal(str(0))):
ocl_val = True
# --------------------------------------------------------------
# 매도 조건 만족
# --------------------------------------------------------------
if rsi_val and mfi_val and ocl_val:
logging.info('- 매도 조건 만족....[' + str(target_item['market']) + ']')
logging.info(indicators_data[0])
logging.info(indicators_data[1])
logging.info(indicators_data[2])
# ------------------------------------------------------------------
# 시장가 매도
# 실제 매도 로직은 안전을 위해 주석처리 하였습니다.
# 실제 매매를 원하시면 테스트를 충분히 거친 후 주석을 해제하시면 됩니다.
# ------------------------------------------------------------------
logging.info('- 시장가 매도 시작! [' + str(target_item['market']) + ']')
# rtn_sellcoin_mp = upbit.sellcoin_mp(target_item['market'], 'Y')
logging.info('- 시장가 매도 종료! [' + str(target_item['market']) + ']')
# logging.info(rtn_sellcoin_mp)
logging.info('------------------------------------------------------')
else:
logging.info('- 조건에 맞지 않아 매도하지 않음!!!')
logging.info(indicators_data[0])
logging.info(indicators_data[1])
logging.info(indicators_data[2])
logging.info('------------------------------------------------------')
# ---------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : main
# - Desc : 메인
# -----------------------------------------------------------------------------
if __name__ == '__main__':
# noinspection PyBroadException
try:
# ---------------------------------------------------------------------
# 입력 받을 변수
#
# 1. 로그레벨
# 1) 레벨 값 : D:DEBUG, E:ERROR, 그 외:INFO
#
# 2. 매도 수익률
# 1)
# ---------------------------------------------------------------------
# 1. 로그레벨
log_level = input("로그레벨(D:DEBUG, E:ERROR, 그 외:INFO) : ").upper()
sell_pcnt = input("매도 수익률(ex:1%=1) : ")
upbit.set_loglevel(log_level)
# 매수 로직 시작
start_selltrade(sell_pcnt)
except KeyboardInterrupt:
logging.error("KeyboardInterrupt Exception 발생!")
logging.error(traceback.format_exc())
sys.exit(-100)
except Exception:
logging.error("Exception 발생!")
logging.error(traceback.format_exc())
sys.exit(-200)① 매도 수익률을 입력 받아 입력한 수익률 보다 높은 경우에만 실제 매도가 진행되도록 구현하였습니다. 손해가 나더라도 조건이 맞는 경우 매도가 되기를 원하신다면 -100을 입력하면 될 것 같습니다.
② 잔고 정보를 조회하여 매도 가능한 대상이 있는 경우에만 수행하고 없는 경우 1초 단위로 계속 잔고를 조회하도록 되어 있습니다.
③ 보조지표를 완화하거나 일부 보조지표를 활용하고 싶지 않다면 해당 부분을 수정 또는 주석 처리하거나 아래 부분에서 해당 보조지표 만족 여부를 체크하는 부분을 제거하면 됩니다.
# --------------------------------------------------------------
# 매도 조건 만족
# --------------------------------------------------------------
if rsi_val and mfi_val and ocl_val:
※ 댓글로 오류를 알려주신 분이 계서서 안내 드립니다. 매수/매도 거래는 마켓별(KRW, BTC, USDT 등)로 진행이 되지만 잔고는 마켓별로 분류가 되지 않습니다. 쉽게 이야기해서 KRW마켓에서 도지코인을 100만원 구매하고 BTC 마켓에서 도지코인을 100만원 구매했다면 잔고에는 도지코인이 200만원이되고 해당 도지코인은 KRW 또는 BTC에서 매도가 가능합니다.
하지만 BTC에만 있는 종목을 구매했다면 해당 종목은 KRW 마켓에서는 매도를 할 수 없습니다. 잔고 정보를 조회하는 로직에서 보유 코인에 무조건 입력한 마켓 정보를 붙여서 조회하도록 되어 있어 이런 경우 에러가 발생하고 있습니다. 즉 KRW 마켓에 없는 종목을 보유하고 있는 경우에 KRW 마켓에서 매도하려고 하면 오류가 발생하는 것입니다.
이 부분에 대해서는 별도 포스팅을 통해 수정본을 만들어 보도록 하겠습니다.
궁금하신 점이나 이상한 점이 있으면 댓글로 알려 주시면 확인해 보도록 하겠습니다. 블로그를 구독해 주시면 소식을 더 빨리 받아보실 수 있습니다. 감사합니다.
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