연구 방향

자동매매 관련 연구를 시작합니다.
데이터를 정형화 하여 자동매매에 활용하는 연구이며, 백테스팅 결과에 의존하여 자동매매 하므로 정형화 되어 있지 않은 데이터가 필요한 구간에서는 오차가 발생할 수 있습니다.
자산 분배가 안정적으로 자산을 늘리는 방법이라고 생각하고 시작해서 자산분배에 대한 자동화도 같이 개발 합니다.
국내 주식시장을 시작으로 비트코인, 선물, 해외 개별종목까지 자동매매 시스템을 구축하려 합니다.
양방향 매매가 가능한 부분은 양방향 매매로, 개별종목 처럼 단방향 매매만 해야하는 부분은 매수와 매도만 합니다.
전용 회선 및 서버장비, 운영비용등의 한계로 인해서 초기에는 스켈핑 연구는 제외 합니다.
신뢰와 공유를 위해 오픈소스로 개발할 계획이며 매매에 큰 영향을 주는 전략은 비공개로 관리 됩니다.
아래는 오픈소스로 공유하고자 프로젝트 레파지토리 입니다.
- https://github.com/seomse/seomse-stock
- https://github.com/seomse/seomse-trading

데이터

직접 시스템을 구축하고 많은 알고리즘 기능들을 확보하기 위하여 데이터를 구축하여 작업 하였습니다
- Machine learning 활용 까지 생각한 구조 입니다.
활용하는 데이터는 국내증시(일별), 세계증시(일별), 국내 개별종목(일별,5분), ETF(일별,5분,1분), 환율, 채권, 금리, 원자재, 귀금속, 오일, 신용, 대차잔고 등을 활용합니다.
10 15 20 30분봉 등은 5분봉을 활용하여 생성해서 사용합니다. 3분봉 은 1분봉을 응용하여 사용합니다.
데이터 논리 구조는 아래와 같습니다.

데이터 논리구조