추가 적립 안내

암호화폐 트레이딩을 24시간 자신만의 방법으로 운영해 보고 싶은 분을 위한 책입니다.

트레이딩을 위한 데이터를 저장, 가공, 분석하는 방법까지 한 번에 배울 수 있으며, 파이썬을 이용해 시스템 개발에 필요한 내용을 암호화폐 트레이딩 사례를 통해 익힐 수 있습니다. 이 책의 내용을 처음부터 끝까지 따라 하다 보면 자신만의 트레이딩 시스템을 완성할 수 있으며, 암호화폐를 통한 재테크 노하우와 파이썬 프로그래밍이라는 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있습니다.

1장: 암호화폐 자동 거래 시스템 프로젝트
01. 프로젝트의 진행 방향 설정
02. 개발 환경 구성
버추얼박스 설치
리눅스 설치
Virtualenv, virtualenvwrapper 설치
03. 파이썬 개발 환경 구성
Virtualenv 사용법과 가상 환경에서 패키지 설치
PyCharm 설치
데이터 분석 도구 주피터
소스코드 관리
04. 암호화폐 자동 거래 시스템의 기능
시스템에 필요한 모듈 및 기능 구성
전체 시스템의 구성

2장: 프로젝트 시작하기
01. 프로젝트 생성
PyCharm에서 Virtualenv 사용하기
설정에 필요한 내용은 config.ini로 모으자
02. 거래소 모듈 구현
tests 디렉터리 구성
거래소 선택 전 고려사항
REST 소개
코빗 거래소 구현
코인원 거래소 모듈 구현
빗썸 거래소

3장: 정보의 저장, 삭제, 업데이트, 가공
01. MongoDB 설치
02. MongoDB에 저장 공간 생성
03. 데이터 가공
데이터 입력
데이터 조회
데이터 업데이트
데이터 삭제
데이터의 집계 연산
04. MongoDB 파이썬 모듈 구현
MongoDB 환경설정 및 PyMongo 설치
MongoDB 모듈 구현

4장: 거래 정보를 메신저로 보내기
01. 슬랙을 활용한 메시지 전송
API 키 발급
오픈소스 패키지를 활용한 손쉬운 개발
메신저 모듈 구현
슬랙 테스트 케이스 구현
02. 텔레그램을 활용한 메시지 전송
패키지 설치와 API ID 발급받기
텔레그램 모듈 구현
텔레그램 테스트 케이스 구현

5장: 트레이딩 모듈 구현
01. 암호화폐 가격 데이터 분석을 위한 데이터 수집
02. 트레이딩 전략 구현
트레이딩 모듈 구현 - 준비 작업
트레이딩 모듈 구현하기 - 주문 상태 체크
트레이딩 로직 구현 - 매수주문

6장: 암호화폐 데이터 분석 및 백테스팅
01. pandas를 이용한 데이터 가공
pandas 자료구조
기본적인 함수를 이용한 데이터 가공
02. 암호화폐 데이터를 활용한 차트 그리기
03. 백테스팅
zipline 설치
zipline 사용법

7장: 시스템 구동 및 프로세스 관리
01. 주기적으로 잡을 실행하는 방법
크론탭
셀러리
작업 생성
02. 셀러리를 이용한 암호화폐 데이터 수집
액세스 토큰 호출 방식 개선
Supervisord
03. 프로세스 관리
Supervisord.conf 설정
프로세스 상태 관리

부록A: 클라우드 환경에서 프로젝트 운영하기
01. 애저에서 서버 생성
02. 구글 클라우드 플랫폼에서 서버 생성
부록B: 소스 패키징
부록C: 서버에 비밀번호 없이 SSH 로그인하기
01. 키 생성
02. 키 등록
03. SSH 연결
04. 애저에서 키 등록하기 c
부록D: 코빗, 코인원, 빗썸 모듈 개선