변혁적인 삶

📊 [AI | 데이터분석] 7. 감정 분석과 시장 데이터를 활용한 매매 전략목차1. 감정 분석이란?2. 시장 데이터를 활용한 매매 전략3. 감정 분석과 시장 데이터를 결합한 전략4. 실전 적용 예시5. 결론 및 주의사항1. 감정 분석이란?감정 분석은 뉴스, 소셜 미디어, 포럼 등의 텍스트 데이터를 분석하여 대중의 심리 상태(긍정적, 부정적, 중립적)를 파악하는 방법입니다. 금융 시장에서는 투자 심리를 반영해 과매수 및 과매도 신호를 보조하는 데 유용합니다.1.1 왜 감정 분석이 중요한가?시장 심리는 투자자의 행동에 큰 영향을 미칩니다.긍정적인 뉴스는 가격 상승 가능성을 높이며, 부정적인 뉴스는 가격 하락 가능성을 증가시킵니다.감정 분석은 시장 전환점을 파악하는 데 도움을 줍니다.1.2 데이터 소스소셜 ..

📊 [AI | 데이터분석] 5. 종합 매매 전략 설계목차1. 개요 및 주의사항2. 추세 기반 지표 활용3. 모멘텀 기반 지표 활용4. 볼륨 기반 지표 활용5. 변동성 기반 지표 활용6. 종합 매매 전략7. 마무리1. 개요 및 주의사항안녕하세요! 이번 시간에는 2~4부에서 다뤘던 다양한 지표들을 모두 종합하여 실전 매매 전략을 설계해보려고 합니다. 추세 기반 지표, 모멘텀 기반 지표, 볼륨 기반 지표, 변동성 기반 지표를 하나로 엮어, 시장 흐름에 더 효과적으로 대응할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.각 지표의 특징을 간단히 정리하고, 지표 간의 조합을 통해 매수/매도 신호를 더욱 신뢰성 있게 만드는 방법을 소개할 예정입니다.😊🚨 주의사항 🚨지표는 100% 신뢰할 수 있는 도구가 아닙니다. 모든 지표..

📊 [AI | 데이터분석] 2. 추세 기반 지표(MA, MACD, ADX)목차1. 이동평균선 (MA)2. MACD3. ADX1. 이동평균선 (Moving Average, MA)이동평균선(MA)은 가격의 평균 값을 계산하여 시장의 전반적인 추세를 확인하는 데 사용됩니다.두 가지 주요 유형인 단순 이동평균선(SMA)과 지수 이동평균선(EMA)이 있습니다.1.1 단순 이동평균선 (SMA)SMA는 지정된 기간 동안의 평균 값을 단순히 계산합니다.예를 들어, 20일간의 SMA는 지난 20일 동안의 종가 평균입니다.# SMA 계산df["sma_20"] = df["close"].rolling(window=20).mean()# SMA 출력 예시print(df[["close", "sma_20"]].tail())출력 예..

📊 [AI | 데이터분석] 코인 자동 매매 프로그램을 위한 데이터 분석의 기본목차1. 개요2. 필요한 데이터3. 기술적 지표란?4. 데이터 수집 예제5. 마무리1. 개요안녕하세요! 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💵[AI] CCXT를 이용한 코인 데이터 수집하기목차개요CCXT 설치CCXT 사용법(..