목록STOCK/비트코인 (19)

데이터 공부를 기록하는 공간

볼린저밴드-추세추종 (실전 테스트)

테스트시간 : 약 15시간 비트코인 5분봉 데이터 활용 볼린저 추세추종 실적 시작금액 : 100,000 원 최종금액 : 98,968 원 손실 : △1,032원 매수-매도 횟수 : 14번 수수료 : 약 100원 * 14 = 1400원 슬리피지 : 계산 따로 안함 ▶ 역시나 수수료를 극복하기 어렵다. ### 볼린저밴드 추세추종 ### 5분 import time import pyupbit import datetime import numpy as np import pandas as pd access = XXXXXXXX secret = YYYYYYYY def get_balance(ticker): """잔고 조회""" balances = upbit.get_balances() for b in balances: if ..
STOCK/비트코인 2022. 1. 11. 17:52
볼린저밴드-추세추종

""" 시간대별 데이터 불러오기 """ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pyupbit df = pyupbit.get_ohlcv("KRW-BTC", interval = "minute60", count=2000) print(df) ■ 볼린저밴드- 추세추종 df = data.copy() df['MA20'] = df['close'].rolling(window=20).mean() df['stddev'] = df['close'].rolling(window=20).std() df['upper'] = df['MA20'] + df['stddev']*2 df['lower'] = df['MA20'] - df['stdd..
STOCK/비트코인 2022. 1. 10. 18:03
백테스트 - MLP 일봉 4년데이터

결과 ) 안좋음 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %%time import pyupbit df = pyupbit.get_ohlcv("KRW-BTC","day", count=24*30*24) data = df.copy() data['return'] = np.log(data['close']/data['close'].shift(1)) data.dropna(inplace=True) data['direction'] = np.where(data['return']>0, 1, 0) lags = 5 cols = [] for lag in range(1, lags+1): col = "lag_{..
STOCK/비트코인 2022. 1. 3. 23:34
백테스트 - SMA 1시간봉

data = df.copy() data = data[['close']] data['SMA1'] = data['close'].rolling(42).mean() data['SMA2'] = data['close'].rolling(180).mean() data.plot(title="2years BTC", figsize=(10,4))​ import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pyupbit df = pyupbit.get_ohlcv("KRW-BTC","hour1", count=24*30*24) data['position'] = np.where(data['SMA1']>data['S..
STOCK/비트코인 2022. 1. 3. 23:00
Prev 1 2 3 4 5 Next