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목록Univ./Trading Program Project (8)
pizzaplanet
중간 점검 데이터 데이터는 2018.04.19.11.41.16부터 쌓아지고 있다. 그 전에도 수집을 시작하였지만 안정적으로 수집이 되지않아 데이터로 활용이 불가능하다. 이제 19일째 되는 날인데 작성중인 현재를 기준으로 약 374MB이다.그래도 한달은 모으고 돌려야 정말정말 최소한의 자격을 갖춘 데이터가 되지 않을까싶다. 사실 한달도 정말 적은 데이터라 생각한다.Tick 1개당 1 row인데 row 값은 모르겠다. 약 160MB 즈음에 약 227만 row 였으니 374MB는 약 530만 row이지 않을까. 무엇을 예측할 것인가 데이터를 활용한 가격예측에도 다양한 골 지점이 있다. 다양한 골 지점이란것은 '가격 예측'이 다양한 의미를 가지고 있다는 뜻. 예를 들면(1) 미래 그래프 예측(2) x시간이 지나..
historical candle을 가져와보자.(이번에도 Sammchardy씨의 패키지를 이용하자 ㅎ) Get Historical Candlesticks(Kline) at Binance 12345678910111213from binance.client import Clientimport binance_api_key as bakfrom pprint import pprint as pimport time start_time = time.time() BTC='BTCUSDT'client = Client(bak.getApiKey(),bak.getSign())klines = client.get_historical_klines(BTC, Client.KLINE_INTERVAL_1MINUTE, "2 minute ago UT..
바이낸스(binance) api를 이용, 소켓(socket)을 열어 틱(tick)을 수집해보자! 티커(ticker)를 구현해보자! CANDLESTICK 이 포스트를 이용하면 원하는 시간대의 캔들(봉)을 가져올 수 있다.하지만 매매가 이루어 지는 프로그램을 만들기 위해선 실시간 거래 기록들을 알아야 한다.캔들은 특정 시간대 동안 일어난 각각의 거래기록(Tick) 종합하여 [ High, Open, Close, Low ]를 나타낸다. 실제 상황에서 예로 들자면,Binance에게 캔들을 요청하면 아래와 같이 Response가 반환된다.[ [ 1499040000000, // Open time "0.01634790", // Open "0.80000000", // High "0.01575800", // Low "0...
Binance API를 이용하여 Market Data를 가져와보자 Binance official api docs 를 참조! 우선 Binance API는 크게 아래와 같이 나뉘어져 있다. NameDescriptionrest-api.mdDetails on the Rest API (/api)errors.mdDescriptions of possible error messages from the Rest APIweb-socket-streams.mdDetails on available streams and payloadsuser-data-stream.mdDetails on the dedicated account streamwapi-api.mdDetails on the Withdrawal API (/wapi) 가져올..
Program의 간단한 개요는 다음과 같다 AI trading program을 만들기 위한 창의학기팀은 5명. 효율적인 학습 및 제작을 위해 2개의 팀(Text, Market)으로 나누어 진행하기로 결정 후 각 팀의 이슈를 정리해보았다. 물론 이보다 더 많은 이슈들이 있고 앞으로도 더 생기겠지만 우선은 이정도. Text team I1: 기존에는 메신저에서도 Text Data 가져오기로 하였음 I2: 커뮤니티의 경우 특유의 단어, 문장 등을 쓰기에 학습 어려울 것 I3: 커뮤니티의 컨텐츠 중 특히 댓글은 분석, 학습하기에 너무 짧음 I4: Agent를 돌리기 위한 피쳐 확립 I1_A: 실시간 채팅내역 API 지원이 되지 않을 것 같아 안하기로 결정. 스크래핑을 하던 패킷을 따던 어떻게든 하면 될 것 같긴 ..
Ubuntu 16.04 LST install 서버를 연구실에 설치하였고 Ubuntu 16.04 LTS를 깔아주었다.[ Ubuntu 16.04 LTS Download link ] 포트포워딩외부에서 원격접속을 하기 위해 SSH와 FTP 이용할 것인데 그 전에 셋팅해야할 것이 있다. 랜선이 IPtime 공유기를 거쳐 서버로 꽂히기 때문에 포트포워딩이 필요!연구실에서는 나뿐만이 아니라 다른 선배분들까지 랜선을 쓰시므로 IPTIME 관리도구에서 포트포워딩 해주어야 한다.방법인 이곳 참고하시길. 여튼 위와 같은 방법을 통해 ssh, ftp, http, https 포트포워딩을 해주었다. http는 추후에 프로그램을 웹상에서 시각화하기 위함. SSH, FTP install그리고 ssh, ftp를 설치한다. ssh의 설..
17년 2학기 창의학기때도 머신러닝을 돌렸는데 그때는 AWS위에서 돌리는거라 기존 프리티어에서 t2.large로 변경하여 썼다. 물논 이것도 머신러닝 돌리기에는 굉장히 열악하나 학생이라...돈이 없었던 관계로 흙..심지어 쓰는 시간에만 인스턴스 시동걸어서 사용했다. 답답해서 서버를 맞추고자 다나와를 알아보다 DIY GPU 서버 : 딥 러닝용 PC 직접 만들기 를 통해서 뉴에그란 곳을 알게되었다. 해외에서 부품을 구입하는건데 저기서 견적 다 짜고 결제하려하니 관세도 붙고 기간도 오래걸리고 풀조립을 주문하기에는 너무 고려할게 많았다. 근데 세일이벤트나 그런게 많아서 업글용으로 부품 하나씩 주문하기엔 꽤 괜찮아 보였다. 여튼 그래서 다시 다나와에서 주문했다. 맘 같아서는 메모리도 더하고싶고 하드도 더 해서 레..
재학중인 학교에서 창의학기라는 것을 진행하고 있다. 학생 스스로 학기동안 수강할 과목을 개설하는 것이다.단 주제선정, 커리큘럼 등의 계획을 직접 짜고 지도교수님도 구해야 한다. 그리고 학교의 서류심사, 인터뷰를 거쳐 한학기동안 진행하게 된다. 17년 2학기에는 NCSOFT사의 블레이드&소울 로그에 머신러닝을 적용하여 유저들의 게임 이탈예측을 진행하였다. 이때 Gradient Boosting Tree Classification의 결과가 제일 좋았다. 17년 여름방학때는 ETRI의 연구과제로 모바일게임로그를 이용하여 과금유무를 예측하였고 이번 18년 1학기에는 암호화폐 거래 서포트 프로그램을 만들어볼 것이다. 진행이 잘 된다면 자동트레이딩 기능까지 넣을 수 있는 단계까지 갔으면 한다. 이 카테고리에는 18년..