오픈 소스 거래 프레임워크에 대해 더 깊이 알아보고 싶나요? 저희의 상세 리뷰 및 비교를 확인해 보세요. 왜 트렌드 추종인가? 봇을 만들기 전에, 단순하고 견고하며 검증된 전략을 원했습니다. 트렌드 추종은 이 모든 조건을 만족합니다 — 가격 모멘텀을 기반으로 하며 여러 시장에서 작동합니다. 핵심 아이디어는 간단합니다: 가격이 이동평균선 위에 있을 때 매수하고, 아래에 있을 때 매도한다. 이 점을 염두에 두고, 저는 오직 오픈 소스 도구만 사용해 완전한 파이프라인을 구축했습니다. 사용한 도구 Backtrader – 백테스트와 전략 로직용 CCXT – 실시간 거래 API 접속용 (바이낸스) Pandas/NumPy – 데이터 처리용 Python – 연결 코드 및 스크립팅용 Screen – VPS 또는 라즈베리 파이에서 봇 실행용 단계별 제작 과정 1. 전략 로직 (Backtrader) class TrendStrategy(bt.Strategy): def __init__(self): self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(period=50) def next(self): if self.data.close[0] > self.sma[0] and not self.position: self.buy() elif self.data.close[0] < self.sma[0] and self.position: self.sell() 간단하게 유지했습니다: 가격이 50 이동평균선을 상향 돌파하면 매수, 하향 돌파하면 매도합니다. ...

기관급 오픈 소스 도구가 처음이신가요? 프레임워크 리뷰 및 분석을 확인해보세요. 거래 환경의 변화 과거에는 기관 거래가 고가의 폐쇄적이고 유연하지 않은 블랙박스 시스템에 의해 지배되어 왔습니다. 하지만 최근 몇 년 사이에, 오픈 소스가 조용히 유력한 대안으로 부상하고 있습니다. 퀀트 리서치부터 실행 엔진까지, 헤지 펀드, 은행, 핀테크 기업들은 민첩성을 유지하고 비용을 절감하기 위해 오픈 소스 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 기관이 오픈 소스를 채택하는 이유 1. 비용 효율성 기관은 기존 거래 소프트웨어의 고가 라이선스 비용을 부담해야 합니다. 오픈 소스 플랫폼은 이러한 비용을 없애면서도 깊이 있는 커스터마이징을 가능하게 합니다. ...

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: ...

백테스팅과 실시간 거래는 알고리즘 거래의 양면입니다. Backtrader, Freqtrade, 또는 QuantConnect Lean 같은 오픈소스 거래 플랫폼을 사용 중이라면, 이 두 단계의 차이점과 주의사항을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 백테스팅이란? 백테스팅은 과거의 시장 데이터를 바탕으로 거래 전략을 시뮬레이션하여 그 성과를 평가하는 과정입니다. 목표: 실제 자금을 사용하지 않고 아이디어를 테스트 장점: 빠른 반복, 잠재적 손실과 수익성에 대한 통찰 도구: 대부분의 오픈소스 플랫폼은 강력한 백테스팅 엔진을 포함함 ✅ 전략을 실험해보는 실험실이라고 생각하세요 — 실거래 아님, 리스크 없음. 실시간 거래란? 실시간 거래는 전략을 실제 혹은 시뮬레이션된 거래소에 배포하고, 실시간 시장 데이터를 사용해 (선택적으로) 실제 거래를 수행하는 것입니다. ...