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https://skydance.tistory.com/54 [파이썬] 업비트 비트코인 머신러닝 가격예측 1 우선 파이캐럿을 설치할때 충돌이 있을 수 있으니, 아래의 블로그를 참고해서 가상환경을 새로 만들고, 파이캐럿 설치 및 주피터 노트북 커널 연결까지 완료해서 환경 구축을 완료 한다. https://3 skydance.tistory.com 아래의 코드를 실행해서 지난번과 동일하게 비트코인 가격에 대한 csv 파일을 불러오고, 각종 지표에 대한 내용을 추가한 다음, 내일의 가격을 예측하기 위해서 'Close' 칼럼의 값을 시프트 -1을 해서 'Y' 칼럼에 저장하고 학습용 데이터와 테스트용 데이터로 나눈다. import pandas as pd import numpy as np import talib impo..

우선 파이캐럿을 설치할때 충돌이 있을 수 있으니, 아래의 블로그를 참고해서 가상환경을 새로 만들고, 파이캐럿 설치 및 주피터 노트북 커널 연결까지 완료해서 환경 구축을 완료 한다. https://31weeks.tistory.com/314 아나콘다 - 가상환경 구성 및 주피터 노트북 커널 연결 1. 가상환경 생성 conda create -n test01 python=3.10.9 : 파이썬 버전 3.10.9로 가상환경 'test01'생성 2. 가상환경 들어가기 conda activate test01 3. 가상환경 들어가서 주피터 설치 pip install jupyter notebook 4. 커널 연 31weeks.com https://31weeks.tistory.com/315 아나콘다 - 파이캐럿 설치 Py..

코인의 가격 데이터를 크롤링 해서 csv 파일로 저장해 놓으면, 자동매매를 하기 위해서 각종 지표들을 계산할 때 마다 매번 API를 호출하지 않아도 된다. 따라서 장기간의 데이터로 계산을 해야되는 지표들을 사용할 때, 데이터를 다운받는 시간을 줄일 수 있고, 그로 인해서 지표 계산과 매수/매도 주문이 지연되는 것도 예방할 수 있다. 아래의 코드를 실행하면, 업비트에서 KRW 마켓, BTC 마켓, USDT 마켓에서 거래 가능한 코인들의 가격 데이터를 코드가 실행되는 날짜 기준으로 과거 400일 동안의 데이터를 각 코인별로 csv 파일로 저장(400일 이상 거래된 코인에 한함)이 된다. import json import time import pandas as pd import pyupbit import ur..