Trading

Raspberry Pi에서 암호화폐 트레이딩 봇을 실행하는 것은 24시간 365일 전략을 자동화하는 효율적이고 비용 효율적인 방법입니다. 여러 암호화폐 거래소와 연결할 수 있는 강력한 CCXT 라이브러리와 결합하면, Raspberry Pi는 항상 켜져 있는 가벼운 트레이딩 노드 역할을 할 수 있습니다. 이 가이드에서는 Python + CCXT를 사용해 Raspberry Pi에서 암호화폐 트레이딩 봇을 설정하는 방법을 안내합니다. 왜 Raspberry Pi를 사용할까? 🌱 낮은 전력 소비 — 24시간 가동에 적합 💰 저렴한 하드웨어 — 구형 모델도 사용 가능 💻 완전한 Linux 운영체제 — Python, cron 작업, 로깅 지원 🔒 물리적 보안 — 집에서 완전한 제어 하에 봇 운영 가능 1단계: Raspberry Pi 설정 Raspberry Pi OS 설치 (Lite 또는 Desktop 버전) SSH 접속하거나 모니터 + 키보드 사용 패키지 업데이트: sudo apt update && sudo apt upgrade -y Python과 pip 설치 (이미 설치되어 있지 않다면): sudo apt install python3 python3-pip -y 2단계: CCXT 설치 CCXT는 100개 이상의 암호화폐 거래소와 데이터 접근 및 트레이딩을 지원하는 Python 라이브러리입니다. ...

Backtrader는 Python에서 백테스트와 라이브 트레이딩에 가장 인기 있는 오픈 소스 프레임워크 중 하나입니다. 깔끔한 문법, 방대한 문서, 강력한 커뮤니티 덕분에 초보자와 숙련된 트레이더 모두에게 적합합니다. 이 가이드에서는 Backtrader를 사용해 첫 번째 알고리즘 트레이딩 전략을 설정하는 방법을 단계별로 안내합니다. Backtrader가 처음이라면 자세한 Backtrader 개요를 참고하세요. 1단계: Backtrader 설치하기 pip를 사용하여 Backtrader를 설치할 수 있습니다: pip install backtrader # 선택 사항: 그래프 작성을 위한 matplotlib와 데이터 처리를 위한 pandas도 설치할 수 있습니다: pip install matplotlib pandas 2단계: 과거 데이터 준비하기 Backtrader는 CSV, Pandas DataFrame 및 브로커의 실시간 데이터도 지원합니다. 우선 CSV 파일을 불러와 봅시다: ...

자동화와 알고리즘 전략이 점점 더 보편화되는 세상에서, 오픈 소스 트레이딩 플랫폼은 개인 트레이더, 퀀트, 핀테크 개발자 모두에게 필수 도구가 되고 있습니다. 그렇다면 오픈 소스 트레이딩 플랫폼이란 정확히 무엇이며, 왜 관심을 가져야 할까요? 오픈 소스 트레이딩 플랫폼이란? 오픈 소스 트레이딩 플랫폼은 트레이딩 전략을 구축, 테스트, 배포할 수 있는 소프트웨어 프레임워크로, 소스 코드가 자유롭게 공개되어 있어 누구나 검토, 수정, 기여할 수 있습니다. 이 플랫폼들은 보통 다음을 지원합니다: 백테스팅 – 과거 데이터를 이용한 전략 시뮬레이션 실시간 트레이딩 – 중개인 또는 거래소와 연결하여 실시간 주문 실행 전략 개발 – 보통 Python이나 C# 같은 프로그래밍 언어 사용 리스크 관리 – 손절매(stop-loss), 후행 손절(trailing stop), 포지션 사이징 규칙 설정 분석 도구 – 성과 시각화, 손익, 최대 낙폭, 샤프 지수 등 인기 있는 플랫폼 예시는 Backtrader, QuantConnect Lean, 그리고 Freqtrade가 있습니다. ...

오늘날 빠르게 변하는 시장에서 알고리즘 및 자동화 트레이딩은 강력한 오픈 소스 플랫폼 덕분에 모두에게 접근 가능해졌습니다. 전략을 실험하는 개인 트레이더든, 멀티 자산 모델을 구축하는 기관 퀀트든, 이 다섯 프로젝트는 2025년에 성숙도, 커뮤니티 지원, 기능 면에서 돋보입니다. 1. QuantConnect Lean 엔진 QuantConnect의 Lean 엔진은 QuantConnect 클라우드 플랫폼의 검증된 오픈 소스 핵심입니다. C#으로 작성되었고 Python 바인딩을 지원하며, 주식, 외환, 선물, 옵션, 암호화폐를 지원합니다. 주요 기능 틱 단위 해상도의 멀티 자산 백테스팅 Docker 컨테이너를 통한 라이브 배포 방대한 데이터 라이브러리(무료 및 프리미엄) Jupyter 노트북 내 통합 연구 환경 2025 주요 업데이트 Lean v2.4.0에서 위성 데이터 소스 내장 및 이벤트 기반 리스크 관리 모듈 추가 AWS/GCP 자동 스케일링 지원으로 라이브 알고리즘 클러스터 원활 운영 QuantConnect Lean 심층 분석 읽기 → ...