[AI | 데이터분석] 1. 코인 자동 매매 프로그램을 위한 데이터 분석의 기본

📊 [AI | 데이터분석] 코인 자동 매매 프로그램을 위한 데이터 분석의 기본

목차

• 1. 개요
• 2. 필요한 데이터
• 3. 기술적 지표란?
• 4. 데이터 수집 예제
• 5. 마무리

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1. 개요

안녕하세요! 이번 게시글에서는 코인 자동 매매 프로그램의 기초가 되는 데이터를 이해하고, 이를 수집하는 방법을 다룹니다.

Python의 CCXT 라이브러리를 활용해 거래소 데이터를 가져오는 방법을 상세히 설명하며, 이렇게 수집한 데이터를 기반으로 다양한 분석을 시작할 수 있도록 준비합니다.

만약 CCXT 라이브러리에 대한 기본 개념이나 사용법이 익숙하지 않다면, 아래 게시글에서 자세한 내용을 확인해 주세요!

[AI] CCXT를 이용한 코인 데이터 수집하기

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2. 필요한 데이터

코인 자동 매매 프로그램에서 거래소 데이터를 수집하는 것은 기본입니다.

Python의 CCXT 라이브러리를 사용하면 다양한 데이터를 쉽게 가져올 수 있습니다.

• OHLCV: 시가(Open), 고가(High), 저가(Low), 종가(Close), 거래량(Volume) 데이터
• 실시간 호가 데이터: 매수/매도 주문 상태
• 체결 데이터: 최근 체결된 매수/매도 내역
• 펀딩 비율 (Funding Rate): 선물 시장의 롱/숏 균형
• 오픈 이자 (Open Interest): 미결제 계약 수

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3. 기술적 지표란?

기술적 지표는 과거의 가격 데이터와 거래량을 기반으로 계산된 값입니다.

주로 추세, 모멘텀, 변동성, 거래량 분석에 활용되며, 매수/매도 신호를 생성하거나 시장 상태를 평가합니다.

• 추세 지표: 이동평균선(MA), MACD, ADX 등.
• 모멘텀 지표: RSI, Stochastic, CCI 등.
• 변동성 지표: 볼린저 밴드, ATR.
• 거래량 지표: OBV, Volume Oscillator.

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4. 데이터 수집 예제

Python의 CCXT 라이브러리를 사용해 Binance 거래소에서 데이터를 가져오는 방법을 아래 예제로 확인할 수 있습니다:

import ccxt

# Binance 거래소 설정
exchange = ccxt.binance()
symbol = "BTC/USDT"  # BTC/USDT 페어
timeframe = "1m"     # 1분봉 데이터

# OHLCV 데이터 가져오기
ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe, limit=100)

# 데이터 출력
for candle in ohlcv:
    print(f"Timestamp: {candle[0]}, Open: {candle[1]}, High: {candle[2]}, Low: {candle[3]}, Close: {candle[4]}, Volume: {candle[5]}")

위 코드를 실행하면 1분봉 기준 BTC/USDT의 OHLCV 데이터를 100개 가져올 수 있습니다.

데이터는 다음과 같은 형태로 출력됩니다:

Timestamp: 1634168400000, Open: 57300.5, High: 57400.0, Low: 57250.0, Close: 57320.0, Volume: 12.345
Timestamp: 1634168460000, Open: 57320.0, High: 57350.0, Low: 57280.0, Close: 57300.0, Volume: 10.789
Timestamp: 1634168520000, Open: 57300.0, High: 57340.0, Low: 57260.0, Close: 57280.0, Volume: 9.876

결과는 타임스탬프와 가격 정보(OHLCV)로 구성되며, 이를 기반으로 기술적 지표를 계산할 수 있습니다.

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5. 마무리

1부에서는 자동 매매 프로그램 구축을 위한 기본 데이터와 기술적 지표의 개념을 알아보았습니다. 다음 2부에서는 추세 기반 지표인 이동평균선(MA), MACD, ADX를 이해하고, 계산하는 방법에 대해 다룰 예정입니다.🛠