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이전에 업비트 API 및 파이썬을 이용해서 보조지표를 활용하여 원하는 조건에 맞을 시 코인을 자동으로 매수하는 프로그램을 작성해 보았는데요.
① 보조지표를 가져오는 로직에서 속도가 저하되는 문제와 ② 중복 매수를 방지하기 위해 매수 후 매수 제외 종목으로 등록하는 부분이 추후 매도를 하게 되더라도 다시 매수되지 않는 문제에 대해서 몇몇 분들께서 댓글을 달아 주셨습니다.
또한 프로젝트를 진행하면서 공통 모듈이 여러 번 수정되어 과거 포스팅의 로직이 정상적으로 작동하지 않는 분들도 계시는 것 같아 이번에 자동 매수 프로그램을 수정하면서 전체 코드를 다시 정리해서 업로드 하려고 합니다.
목차 - 클릭하면 이동합니다.
매수 타이밍
보조 지표를 활용한 매수 타이밍 판단 로직
기본적인 매수 타이밍을 판단하는 로직은 지난 번과 동일합니다. 자세한 매수 타이밍을 결정하는 로직에 대한 부분은 지난 포스팅을 참고 하시면 됩니다.
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
① RSI : 2일전 < 30미만, 3일전 > 2일전, 1일전 > 2일전, 현재 > 1일전
② MFI : 2일전 < 20미만, 3일전 > 2일전, 1일전 > 2일전, 현재 > 1일전
③ MACD(OCL) : 3일전 < 0, 2일전 < 0, 1일전 < 0, 3일전 > 2일전, 1일전 > 2일전, 현재 > 1일전
위의 포스팅에서 말씀드린 바와 같이 위의 조건을 만족하는 경우 매수를 하게 되는데 일 캔들 기준으로 하기 때문에 매트코인이 폭락 후가 아니라면 왠만해서는 조건을 만족하는 경우가 발생하지 않습니다.
다른 말로는 상당히 보수적인 로직이라는 말이 되는데요. 꼭 이 로직을 고수하실 필요는 없습니다. 원하시는 로직으로 변경하여 사용하시면 됩니다.
공통 모듈
최신 공통 모듈 - upbit.py
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
from datetime import datetime
# Keys
access_key = '업비트에서 발급받은 Access Key'
secret_key = '업비트에서 발급받은 Secret Key'
server_url = 'https://api.upbit.com'
line_target_url = 'https://notify-api.line.me/api/notify'
line_token = '라인 메신저에서 발급받은 Token'
# 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)
logging.error(response)
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 요청 완료! 결과:")
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 요청 완료! 결과:")
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()
logging.debug(data)
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 = []
# 해당 마켓에 존재하는 종목 리스트만 추출
market_item_list = get_items(market_code, '')
# 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:
for market_item_list_for in market_item_list:
# 해당 마켓에 있는 종목만 조합
if market_code + '-' + account_data_for['currency'] == market_item_list_for['market']:
# 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, "")
logging.info(response)
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_order
# - Desc : 미체결 주문 조회
# - Input
# 1) side : 주문상태
# - Output
# 1) 주문 내역 리스트
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_order_list(side):
try:
query = {
'state': side,
}
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_ma
# - Desc : MA 조회
# - Input
# 1) candle_datas : 캔들 정보
# 2) loop_cnt : 반복 횟수
# - Output
# 1) MA 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_ma(candle_datas, loop_cnt):
try:
# MA 데이터 리턴용
ma_list = []
df = pd.DataFrame(candle_datas[0])
df = df.iloc[::-1]
df = df['trade_price']
# MA 계산
ma5 = df.rolling(window=5).mean()
ma10 = df.rolling(window=10).mean()
ma20 = df.rolling(window=20).mean()
ma60 = df.rolling(window=60).mean()
ma120 = df.rolling(window=120).mean()
for i in range(0, int(loop_cnt)):
ma_list.append(
{"type": "MA", "DT": candle_datas[0][i]['candle_date_time_kst'], "MA5": ma5[i], "MA10": ma10[i],
"MA20": ma20[i], "MA60": ma60[i], "MA120": ma120[i]
, "MA_5_10": str(Decimal(str(ma5[i])) - Decimal(str(ma10[i])))
, "MA_10_20": str(Decimal(str(ma10[i])) - Decimal(str(ma20[i])))
, "MA_20_60": str(Decimal(str(ma20[i])) - Decimal(str(ma60[i])))
, "MA_60_120": str(Decimal(str(ma60[i])) - Decimal(str(ma120[i])))})
return ma_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_cci
# - Desc : CCI 조회
# - Input
# 1) candle_data : 캔들 정보
# 2) loop_cnt : 조회 건수
# - Output
# 1) CCI 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_cci(candle_data, loop_cnt):
try:
cci_val = 20
# CCI 데이터 리턴용
cci_list = []
# 사용하지 않는 캔들 갯수 정리(속도 개선)
del candle_data[cci_val * 2:]
# 오름차순 정렬
df = pd.DataFrame(candle_data)
ordered_df = df.sort_values(by=['candle_date_time_kst'], ascending=[True])
# 계산식 : (Typical Price - Simple Moving Average) / (0.015 * Mean absolute Deviation)
ordered_df['TP'] = (ordered_df['high_price'] + ordered_df['low_price'] + ordered_df['trade_price']) / 3
ordered_df['SMA'] = ordered_df['TP'].rolling(window=cci_val).mean()
ordered_df['MAD'] = ordered_df['TP'].rolling(window=cci_val).apply(lambda x: pd.Series(x).mad())
ordered_df['CCI'] = (ordered_df['TP'] - ordered_df['SMA']) / (0.015 * ordered_df['MAD'])
# 개수만큼 조립
for i in range(0, loop_cnt):
cci_list.append({"type": "CCI", "DT": ordered_df['candle_date_time_kst'].loc[i],
"CCI": round(ordered_df['CCI'].loc[i], 4)})
return cci_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
# 6) CCI
# -----------------------------------------------------------------------------
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)
# MA 정보 조회
ma_data = get_ma(candle_datas, loop_cnt)
# CCI 정보 조회
cci_data = get_cci(candle_data, loop_cnt)
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)
if len(ma_data) > 0:
indicator_data.append(ma_data)
if len(cci_data) > 0:
indicator_data.append(cci_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:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_order_chance
# - Desc : 주문 가능정보 조회
# - Input
# 1) target_item : 대상종목
# - Output
# 1) 주문 가능 정보
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_order_chance(target_item):
try:
query = {
'market': target_item,
}
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/chance", query, headers)
rtn_data = res.json()
return rtn_data
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_max_min
# - Desc : MAX/MIN 값 조회
# - Input
# 1) candle_datas : 캔들 정보
# 2) col_name : 대상 컬럼
# - Output
# 1) MAX 값
# 2) MIN 값
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_max(candle_data, col_name_high, col_name_low):
try:
# MA 데이터 리턴용
max_min_list = []
df = pd.DataFrame(candle_data)
df = df.iloc[::-1]
# MAX 계산
max = numpy.max(df[col_name_high])
min = numpy.min(df[col_name_low])
max_min_list.append(
{"MAX": max, "MIN": min})
return max_min_list
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : send_line_msg
# - Desc : 라인 메세지 전송
# - Input
# 1) message : 메세지
# - Output
# 1) response : 발송결과(200:정상)
# -----------------------------------------------------------------------------
def send_line_message(message):
try:
headers = {'Authorization': 'Bearer ' + line_token}
data = {'message': message}
response = requests.post(line_target_url, headers=headers, data=data)
logging.debug(response)
return response
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : get_indicator_sel
# - Desc : 보조지표 조회(원하는 지표만)
# - 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
# 5) 보조지표 : 리스트
# - Output
# 1) 보조지표
# -----------------------------------------------------------------------------
def get_indicator_sel(target_item, tick_kind, inq_range, loop_cnt, indi_type):
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))])
if 'RSI' in indi_type:
# RSI 정보 조회
rsi_data = get_rsi(candle_datas)
indicator_data['RSI'] = rsi_data
if 'MFI' in indi_type:
# MFI 정보 조회
mfi_data = get_mfi(candle_datas)
indicator_data['MFI'] = mfi_data
if 'MACD' in indi_type:
# MACD 정보 조회
macd_data = get_macd(candle_datas, loop_cnt)
indicator_data['MACD'] = macd_data
if 'BB' in indi_type:
# BB 정보 조회
bb_data = get_bb(candle_datas)
indicator_data['BB'] = bb_data
if 'WILLIAMS' in indi_type:
# WILLIAMS %R 조회
williams_data = get_williams(candle_datas)
indicator_data['WILLIAMS'] = williams_data
if 'MA' in indi_type:
# MA 정보 조회
ma_data = get_ma(candle_datas, loop_cnt)
indicator_data['MA'] = ma_data
if 'CCI' in indi_type:
# CCI 정보 조회
cci_data = get_cci(candle_data, loop_cnt)
indicator_data['CCI'] = cci_data
if 'CANDLE' in indi_type:
indicator_data['CANDLE'] = candle_data
return indicator_data
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : send_msg
# - Desc : 메세지 전송
# - Input
# 1) sent_list : 메세지 발송 내역
# 2) key : 메세지 키
# 3) contents : 메세지 내용
# 4) msg_intval : 메세지 발송주기
# - Output
# 1) sent_list : 메세지 발송 내역
# -----------------------------------------------------------------------------
def send_msg(sent_list, key, contents, msg_intval):
try:
# msg_intval = 'N' 이면 메세지 발송하지 않음
if msg_intval.upper() != 'N':
# 발송여부 체크
sent_yn = False
# 발송이력
sent_dt = ''
# 발송내역에 해당 키 존재 시 발송 이력 추출
for sent_list_for in sent_list:
if key in sent_list_for.values():
sent_yn = True
sent_dt = datetime.strptime(sent_list_for['SENT_DT'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# 기 발송 건
if sent_yn:
logging.info('기존 발송 건')
# 현재 시간 추출
current_dt = datetime.strptime(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# 시간 차이 추출
diff = current_dt - sent_dt
# 발송 시간이 지난 경우에는 메세지 발송
if diff.seconds >= int(msg_intval):
logging.info('발송 주기 도래 건으로 메시지 발송 처리!')
# 메세지 발송
send_line_message(contents)
# 기존 메시지 발송이력 삭제
for sent_list_for in sent_list[:]:
if key in sent_list_for.values():
sent_list.remove(sent_list_for)
# 새로운 발송이력 추가
sent_list.append({'KEY': key, 'SENT_DT': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')})
else:
logging.info('발송 주기 미 도래 건!')
# 최초 발송 건
else:
logging.info('최초 발송 건')
# 메세지 발송
send_line_message(contents)
# 새로운 발송이력 추가
sent_list.append({'KEY': key, 'SENT_DT': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')})
return sent_list
# ----------------------------------------
# 모든 함수의 공통 부분(Exception 처리)
# ----------------------------------------
except Exception:
raise반응형
그 동안 포스팅을 진행하면서 수정된 부분이 많아서 최신으로 가지고 있는 공통 모듈 전체를 올려 드리니 참고하시면 좋을 것 같습니다.
앞으로도 공통 모듈은 최신 포스팅에 적용된 부분을 가지고 사용하시면 에러가 발생할 확률이 낮을 것 같으니 참고 부탁 드리겠습니다.
자동 매수 프로그램
buy_bot.py
import time
import os
import sys
import logging
import traceback
from decimal import Decimal
# 공통 모듈 Import
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
from module import upbit
# -----------------------------------------------------------------------------
# - Name : start_buytrade
# - Desc : 매수 로직
# - Input
# 1) buy_amt : 매수금액
# -----------------------------------------------------------------------------
def start_buytrade(buy_amt):
try:
# ----------------------------------------------------------------------
# 반복 수행
# ----------------------------------------------------------------------
while True:
logging.info("*********************************************************")
logging.info("1. 로그레벨 : " + str(log_level))
logging.info("2. 매수금액 : " + str(buy_amt))
logging.info("*********************************************************")
# -----------------------------------------------------------------
# 전체 종목 리스트 추출
# -----------------------------------------------------------------
target_items = upbit.get_items('KRW', '')
# -----------------------------------------------------------------
# 종목별 체크
# -----------------------------------------------------------------
for target_item in target_items:
rsi_val = False
mfi_val = False
ocl_val = False
logging.info('체크중....[' + str(target_item['market']) + ']')
# -------------------------------------------------------------
# 종목별 보조지표를 조회
# 1. 조회 기준 : 일캔들, 최근 5개 지표 조회
# 2. 속도를 위해 원하는 지표만 조회(RSI, MFI, MACD, CANDLE)
# -------------------------------------------------------------
indicators = upbit.get_indicator_sel(target_item['market'], 'D', 200, 5, ['RSI', 'MFI', 'MACD', 'CANDLE'])
# --------------------------------------------------------------
# 최근 상장하여 캔들 갯수 부족으로 보조 지표를 구하기 어려운 건은 제외
# --------------------------------------------------------------
if 'CANDLE' not in indicators or len(indicators['CANDLE']) < 200:
logging.info('캔들 데이터 부족으로 데이터 산출 불가...[' + str(target_item['market']) + ']')
continue
# --------------------------------------------------------------
# 보조 지표 추출
# --------------------------------------------------------------
rsi = indicators['RSI']
mfi = indicators['MFI']
macd = indicators['MACD']
candle = indicators['CANDLE']
# --------------------------------------------------------------
# 매수 로직
# 1. RSI : 2일전 < 30미만, 3일전 > 2일전, 1일전 > 2일전, 현재 > 1일전
# 2. MFI : 2일전 < 20미만, 3일전 > 2일전, 1일전 > 2일전, 현재 > 1일전
# 3. MACD(OCL) : 3일전 < 0, 2일전 < 0, 1일전 < 0, 3일전 > 2일전, 1일전 > 2일전, 현재 > 1일전
# --------------------------------------------------------------
# --------------------------------------------------------------
# RSI : 2일전 < 30미만, 3일전 > 2일전, 1일전 > 2일전, 현재 > 1일전
# rsi[0]['RSI'] : 현재
# rsi[1]['RSI'] : 1일전
# rsi[2]['RSI'] : 2일전
# rsi[3]['RSI'] : 3일전
# --------------------------------------------------------------
if (Decimal(str(rsi[0]['RSI'])) > Decimal(str(rsi[1]['RSI'])) > Decimal(str(rsi[2]['RSI']))
and Decimal(str(rsi[3]['RSI'])) > Decimal(str(rsi[2]['RSI']))
and Decimal(str(rsi[2]['RSI'])) < Decimal(str(30))):
rsi_val = True
# --------------------------------------------------------------
# MFI : 2일전 < 20미만, 3일전 > 2일전, 1일전 > 2일전, 현재 > 1일전
# mfi[0]['MFI'] : 현재
# mfi[1]['MFI'] : 1일전
# mfi[2]['MFI'] : 2일전
# mfi[3]['MFI'] : 3일전
# --------------------------------------------------------------
if (Decimal(str(mfi[0]['MFI'])) > Decimal(str(mfi[1]['MFI'])) > Decimal(str(mfi[2]['MFI']))
and Decimal(str(mfi[3]['MFI'])) > Decimal(str(mfi[2]['MFI']))
and Decimal(str(mfi[2]['MFI'])) < Decimal(str(20))):
mfi_val = True
# --------------------------------------------------------------
# MACD(OCL) : 3일전 < 0, 2일전 < 0, 1일전 < 0, 3일전 > 2일전, 1일전 > 2일전, 현재 > 1일전
# macd[0]['OCL'] : 현재
# macd[1]['OCL'] : 1일전
# macd[2]['OCL'] : 2일전
# macd[3]['OCL'] : 3일전
# --------------------------------------------------------------
if (Decimal(str(macd[0]['OCL'])) > Decimal(str(macd[1]['OCL'])) > Decimal(str(macd[2]['OCL']))
and Decimal(str(macd[3]['OCL'])) > Decimal(str(macd[2]['OCL']))
and Decimal(str(macd[1]['OCL'])) < Decimal(str(0))
and Decimal(str(macd[2]['OCL'])) < Decimal(str(0))
and Decimal(str(macd[3]['OCL'])) < Decimal(str(0))):
ocl_val = True
# --------------------------------------------------------------
# 매수대상 발견
# --------------------------------------------------------------
if rsi_val and mfi_val and ocl_val:
logging.info('매수대상 발견....[' + str(target_item['market']) + ']')
logging.info('RSI : ' + str(rsi))
logging.info('MFI : ' + str(mfi))
logging.info('MACD : ' + str(macd))
# ------------------------------------------------------------------
# 기매수 여부 판단
# ------------------------------------------------------------------
accounts = upbit.get_accounts('Y', 'KRW')
account = list(filter(lambda x: x.get('market') == target_item['market'], accounts))
# 이미 매수한 종목이면 다시 매수하지 않음
# sell_bot.py에서 매도 처리되면 보유 종목에서 사라지고 다시 매수 가능
if len(account) > 0:
logging.info('기 매수 종목으로 매수하지 않음....[' + str(target_item['market']) + ']')
continue
# ------------------------------------------------------------------
# 매수금액 설정
# 1. M : 수수료를 제외한 최대 가능 KRW 금액만큼 매수
# 2. 금액 : 입력한 금액만큼 매수
# ------------------------------------------------------------------
available_amt = upbit.get_krwbal()['available_krw']
if buy_amt == 'M':
buy_amt = available_amt
# ------------------------------------------------------------------
# 입력 금액이 주문 가능금액보다 작으면 종료
# ------------------------------------------------------------------
if Decimal(str(available_amt)) < Decimal(str(buy_amt)):
logging.info('주문 가능금액[' + str(available_amt) + ']이 입력한 주문금액[' + str(buy_amt) + '] 보다 작습니다.')
continue
# ------------------------------------------------------------------
# 최소 주문 금액(업비트 기준 5000원) 이상일 때만 매수로직 수행
# ------------------------------------------------------------------
if Decimal(str(buy_amt)) < Decimal(str(upbit.min_order_amt)):
logging.info('주문금액[' + str(buy_amt) + ']이 최소 주문금액[' + str(upbit.min_order_amt) + '] 보다 작습니다.')
continue
# ------------------------------------------------------------------
# 시장가 매수
# 실제 매수 로직은 안전을 위해 주석처리 하였습니다.
# 실제 매매를 원하시면 테스트를 충분히 거친 후 주석을 해제하시면 됩니다.
# ------------------------------------------------------------------
logging.info('시장가 매수 시작! [' + str(target_item['market']) + ']')
# rtn_buycoin_mp = upbit.buycoin_mp(target_item['market'], buy_amt)
logging.info('시장가 매수 종료! [' + str(target_item['market']) + ']')
# logging.info(rtn_buycoin_mp)
# ---------------------------------------
# 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. 매수금액
# 1) M : 수수료를 제외한 최대 가능 금액으로 매수
# 2) 금액 : 입력한 금액만 매수(수수료 포함)
#
# 3. 매수 제외종목
# 1) 종목코드(콤마구분자) : BTC,ETH
# ---------------------------------------------------------------------
# 1. 로그레벨
log_level = input("로그레벨(D:DEBUG, E:ERROR, 그 외:INFO) : ").upper()
buy_amt = input("매수금액(M:최대, 10000:1만원) : ").upper()
upbit.set_loglevel(log_level)
logging.info("*********************************************************")
logging.info("1. 로그레벨 : " + str(log_level))
logging.info("2. 매수금액 : " + str(buy_amt))
logging.info("*********************************************************")
# 매수 로직 시작
start_buytrade(buy_amt)
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)
log_level = input("로그레벨(D:DEBUG, E:ERROR, 그 외:INFO) : ").upper()
buy_amt = input("매수금액(M:최대, 10000:1만원) : ").upper()지난 포스팅에서는 매수 제외 종목을 변수로 받아서 관리하고 매수가 된 이후에 해당 변수에 종목을 추가하여 반복하여 매수 되는 것을 방지했었는데요.
해당 로직은 한번 매수 제외 종목으로 등록되는 경우 프로그램을 재시작하기 전까지는 매도를 했다 하더라도 다시 매수를 하지 않는 문제가 있었습니다.
그래서 이번 로직에서는 매수 제외 종목을 변수로 받는 부분을 제거 하였습니다.
# -------------------------------------------------------------
# 종목별 보조지표를 조회
# 1. 조회 기준 : 일캔들, 최근 5개 지표 조회
# 2. 속도를 위해 원하는 지표만 조회(RSI, MFI, MACD, CANDLE)
# -------------------------------------------------------------
indicators = upbit.get_indicator_sel(target_item['market'], 'D', 200, 5, ['RSI', 'MFI', 'MACD', 'CANDLE'])종목별 보조지표를 조회하는 부분도 속도 개선을 위해서 필요한 보조지표만 조회할 수 있도록 수정하였습니다. 이 부분은 아래 포스팅에서 조금 더 자세히 확인하실 수 있습니다.
2021.11.12 - [프로젝트/비트코인 자동매매] - 원하는 보조지표만 한번에 조회하기 - 파이썬 업비트 비트코인 자동매매
원하는 보조지표만 한번에 조회하기 - 파이썬 업비트 비트코인 자동매매
예전에 각종 보조지표들을 한번에 조회하는 방법에 대해서 살펴 보았는데요. 보조지표를 구하기 위해서는 캔들 데이터가 필요하고 캔들 데이터는 업비트 API를 호출해야 하기 때문에 여러 보조
technfin.tistory.com
# --------------------------------------------------------------
# 최근 상장하여 캔들 갯수 부족으로 보조 지표를 구하기 어려운 건은 제외
# --------------------------------------------------------------
if 'CANDLE' not in indicators or len(indicators['CANDLE']) < 200:
logging.info('캔들 데이터 부족으로 데이터 산출 불가...[' + str(target_item['market']) + ']')
continue
# --------------------------------------------------------------
# 보조 지표 추출
# --------------------------------------------------------------
rsi = indicators['RSI']
mfi = indicators['MFI']
macd = indicators['MACD']
candle = indicators['CANDLE']조회한 보조지표 중에 CANDLE는 기본적으로 가져오시는 것이 좋습니다. 가져온 CANDLE 데이터를 가지고 200개 이상이 존재하지 않으면 올바른 지표 계산이 되지 않을 수 있으므로 제외 하도록 하였습니다. 이 로직을 통해 상장한지 얼마 안된 종목들은 제외 됩니다.
조회한 보조 지표들은 위와 같이 리스트로 추출하여 조금 더 편리하게 뽑아낼 수 있도록 변경 하였습니다. RSI를 가져오고 싶으면 좀 더 직관적으로 indicators['RSI']를 이용해서 가져올 수 있습니다.
# --------------------------------------------------------------
# RSI : 2일전 < 30미만, 3일전 > 2일전, 1일전 > 2일전, 현재 > 1일전
# rsi[0]['RSI'] : 현재
# rsi[1]['RSI'] : 1일전
# rsi[2]['RSI'] : 2일전
# rsi[3]['RSI'] : 3일전
# --------------------------------------------------------------
if (Decimal(str(rsi[0]['RSI'])) > Decimal(str(rsi[1]['RSI'])) > Decimal(str(rsi[2]['RSI']))
and Decimal(str(rsi[3]['RSI'])) > Decimal(str(rsi[2]['RSI']))
and Decimal(str(rsi[2]['RSI'])) < Decimal(str(30))):
rsi_val = True
# --------------------------------------------------------------
# MFI : 2일전 < 20미만, 3일전 > 2일전, 1일전 > 2일전, 현재 > 1일전
# mfi[0]['MFI'] : 현재
# mfi[1]['MFI'] : 1일전
# mfi[2]['MFI'] : 2일전
# mfi[3]['MFI'] : 3일전
# --------------------------------------------------------------
if (Decimal(str(mfi[0]['MFI'])) > Decimal(str(mfi[1]['MFI'])) > Decimal(str(mfi[2]['MFI']))
and Decimal(str(mfi[3]['MFI'])) > Decimal(str(mfi[2]['MFI']))
and Decimal(str(mfi[2]['MFI'])) < Decimal(str(20))):
mfi_val = True
# --------------------------------------------------------------
# MACD(OCL) : 3일전 < 0, 2일전 < 0, 1일전 < 0, 3일전 > 2일전, 1일전 > 2일전, 현재 > 1일전
# macd[0]['OCL'] : 현재
# macd[1]['OCL'] : 1일전
# macd[2]['OCL'] : 2일전
# macd[3]['OCL'] : 3일전
# --------------------------------------------------------------
if (Decimal(str(macd[0]['OCL'])) > Decimal(str(macd[1]['OCL'])) > Decimal(str(macd[2]['OCL']))
and Decimal(str(macd[3]['OCL'])) > Decimal(str(macd[2]['OCL']))
and Decimal(str(macd[1]['OCL'])) < Decimal(str(0))
and Decimal(str(macd[2]['OCL'])) < Decimal(str(0))
and Decimal(str(macd[3]['OCL'])) < Decimal(str(0))):
ocl_val = True보조 지표를 가져오는 부분이 조금 더 직관적으로 바뀌어서 매수 타이밍을 판단하는 로직도 조금 더 보기 좋게 변경 되었습니다.
# ------------------------------------------------------------------
# 기매수 여부 판단
# ------------------------------------------------------------------
accounts = upbit.get_accounts('Y', 'KRW')
account = list(filter(lambda x: x.get('market') == target_item['market'], accounts))
# 이미 매수한 종목이면 다시 매수하지 않음
# sell_bot.py에서 매도 처리되면 보유 종목에서 사라지고 다시 매수 가능
if len(account) > 0:
logging.info('기 매수 종목으로 매수하지 않음....[' + str(target_item['market']) + ']')
continue반복 매수를 방지하는 것은 기존의 매수 제외 종목에 등록하는 방법 대신 보유 종목에 있는지 체크하는 로직으로 변경 하였습니다.
매수를 하게 되면 보유 종목에 조회 되기 때문에 자동 매도 프로그램이 매도하기 전까지는 재 매수하지 않고 매도된 경우에는 매수 타이밍에 맞는 경우 다시 매수하게 됩니다.
마치며
위에 알려드린 코드를 복사하여 붙여 넣으신 후 공통 모듈의 Key 부분을 발급 받은 Key로 대체한 후 수행하면 오류 없이 수행이 될 것 같습니다.
매수 타이밍에서도 캔들 기준을 15분 또는 5분, 3분으로 낮추거나 RSI, MFI, MACD OCL 기준점 변경하게 되면 매수 타이밍을 더 자주 잡아 공격적인 매수/매도를 할 수 있습니다. 하지만 소액으로 충분한 테스트를 거치고 본인만의 로직을 세운 후 진행 하시는 것을 권장 드립니다.
다시 한번 강조 드리지만 저희 블로그에서는 투자를 권유하거나 수익을 보장하지 않으며 자동 매매 프로그램을 샘플 형식으로 만들어서 참고를 위해 올려 드리고 있습니다. 모든 투자에 대한 책임은 본인에게 있음을 인지하시고 항상 신중한 거래를 하시기를 바라겠습니다.
그리고 앞으로도 프로젝트를 진행하는 과정에서 추가되는 로직이나 수정되는 로직이 발생할 수 있으니 공통 모듈은 가급적이면 카테고리내의 최근 포스팅에 올린 내용을 참고하시는 것이 좋을 것 같습니다.
이번 포스팅은 여기서 마치도록 하겠습니다. 블로그를 구독하시면 소식을 조금 더 빨리 받아 보실 수 있습니다. 감사합니다.
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