TA-Lib 썸네일형 리스트형 바이낸스 API와 Python TA-lib를 이용한 스토캐스틱, RSI 등 보조 지표 활용 이전 포스팅에서는 업비트 API와 Python TA-lib를 이용해 스토캐스틱, RSI 등의 보조 지표를 활용하는 방법을 알아보았었습니다. 이번 포스팅에서는 업비트가 아닌 바이낸스 데이터를 이용해 보조 지표를 활용하는 방법을 알아보겠습니다. 바이낸스의 경우 빠른 응답 속도와 웹소켓을 이용한 데이터 스트림의 제공으로 업비트보다 정교한 수준의 데이터 활용이 가능합니다. 먼저, API 이용을 위해서는 API Key를 발급받아야 하는데, 이는 이전 포스팅에서 다루었으니 참고 바랍니다. 먼저 이번 포스팅에서는 REST 형식으로 바이낸스에서 제공하는 Endpoint에 직접 호출하기보다는 바이낸스가 제공하는 SDK인 binance-connector를 이용하도록 하겠습니다. 설치 방법은 다음과 같이 pip를 이용할 수.. 더보기 업비트 API와 Python TA-Lib를 이용한 캔들 패턴 인식(Candle Pattern Recognition) 지난 포스팅에서는 업비트 API를 통해 가져온 캔들 데이터를 바탕으로 TA-Lib를 이용해 스토캐스틱, RSI 등의 보조 지표를 활용하는 방법을 설명했습니다. 이전에 언급했다시피, TA-Lib는 보조 지표 외에도 캔들 패턴 인식에도 사용할 수 있는데 이번 포스팅에서는 이를 다뤄보려고 합니다. 먼저, 캔들 패턴에 대해서 간단히 설명하자면 캔들 차트에 표현되는 각각의 캔들에 의미를 부여, 패턴을 인식하고 이를 통해 시장 움직임을 파악하고자 하는 분석 방법입니다. 예를 들면, 도지(Doji) 패턴이 나타나면 매수/매도세가 중립으로 나타나며 향후 흐름이 바뀔 것이라고 예측하는 것입니다. 아래는 상승 흐름에서의 약세 전환을 나타내는 도지 패턴의 예시입니다. 이러한 캔들 패턴 분석을 프로그램에 이용할 수 있도록 T.. 더보기 업비트 API와 Python TA-lib를 이용한 스토캐스틱, RSI 등 보조 지표 활용 이전 포스팅에서는 업비트 API를 통해 가져온 캔들 데이터를 pandas의 DataFrame으로 변환한 뒤, RSI 값을 생성해 알림 등에 활용하는 코드를 Python으로 작성해보았습니다. 이번에는 RSI 뿐만 아니라 MACD(Moving Average Convergence/Divergence), 스토캐스틱(Stochastic), ADX(Average Directional Movement Index) 등등 다양한 보조 지표를 쉽게 생성할 수 있도록 도와주는 TA-lib를 사용하는 코드를 파이썬으로 작성해보도록 하겠습니다. 먼저 Python TA-Lib를 설치해야 합니다. 참고로 Python TA-Lib는 TA-Lib의 Wrapper이므로 먼저 TA-Lib가 깔려 있어야 합니다 (Python TA-Lib의.. 더보기 이전 1 다음
