취업하고싶어요

✅ 추가 가능한 전략적 개선 제안1. 포트폴리오 최적화 (Multi-symbol 배분 전략)현재는 각 종목에 동일 자산 배분→ 예측 정확도, 변동성, 샤프 지수 기반으로 자산 비율 가중치 설정예시:python복사편집asset_weight = normalize(accuracy * sharpe / volatility) 2. 드로우다운 제한 청산 (Dynamic Stop)MDD가 특정 % 초과시 전 포지션 청산자산 보존 우선 전략예시:python복사편집if current_drawdown > max_allowed_dd: 청산 3. 모델 리트레이닝 또는 슬라이딩 윈도우현 구조는 과거 전체로 학습→ 최근 60~120일 기준 슬라이딩 학습으로 적응력 향상예시:python복사편집for i in range(window,..

# auto_trading_system/main.py (리디자인: 조건 완화 및 손실 제어 포함) import ccxt import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from xgboost import XGBClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from lightgbm import LGBMClassifier im..

✅ 1. BTC/USDT최종 자산: 10,304,720원수익률: +3.05%Sharpe: 0.26 (양호한 편)MDD: 429,808원거래 횟수: 34회해석:보수적이지만 실현 가능한 성과.추세 구간에서 진입해 상승분을 적절히 취한 흔적이 보임.변동성이 낮은 시기에 거래를 자제한 것도 좋은 전략.✅ 2. ETH/USDT최종 자산: 10,000,000원수익률: 0.00%Sharpe: -523.42 (거래가 없었기 때문에 왜곡된 수치)MDD: 0.00거래 횟수: 0회해석:예측 신호가 미약하거나 조건 충족이 없었음.시장 추세 인식 조건이 너무 보수적일 가능성 있음.→ 진입 기준 완화나 시장 필터 조정 고려 필요.✅ 3. XRP/USDT최종 자산: 8,988,370원수익률: -10.12%Sharpe: -0.13M..

이번 결과는 전략 리디자인(예측 확률 기반 포지션 사이징 + 시장 추세 조건 + 진입 확률 필터 + 라벨 완화)을 적용한 후 수익성과 안정성 면에서 전반적인 도약을 보여줬어. 아래에 종목별로 상세 해설할게.✅ BTC/USDT 분석항목결과최종 자산11,698,147원수익률+16.98%거래 수118회Sharpe0.54MDD296만 원💡 해설진입 횟수가 대폭 증가(118회) → 라벨 완화 + 확률 조건 완화의 영향하단 수익곡선에서 꾸준한 수익성과 회복 탄력성 확인 가능Sharpe 지수가 0.5를 넘으며 위험 대비 보상 우수✅ ETH/USDT 분석항목결과최종 자산14,382,651원수익률+43.83%거래 수104회Sharpe1.17 (우수)MDD264만 원💡 해설수익곡선이 중후반부에 급등하며 우상향 안정적 ..

# auto_trading_system/main.py (종목별 전략 최적화 + 앙상블 모델 + 실시간 대응 구조) import ccxt import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from xgboost import XGBClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from lightgbm import LGBMClas..

✅ BTC/USDT 분석항목결과최종 자산11,698,147원수익률+16.98%거래 수118회Sharpe0.54MDD296만 원💡 해설진입 횟수가 대폭 증가(118회) → 라벨 완화 + 확률 조건 완화의 영향하단 수익곡선에서 꾸준한 수익성과 회복 탄력성 확인 가능Sharpe 지수가 0.5를 넘으며 위험 대비 보상 우수✅ ETH/USDT 분석항목결과최종 자산14,382,651원수익률+43.83%거래 수104회Sharpe1.17 (우수)MDD264만 원💡 해설수익곡선이 중후반부에 급등하며 우상향 안정적 수익 구조 형성Sharpe > 1.0 → 전문가 전략 수준의 수익/위험 균형가장 이상적인 결과 (전략 전환 + 포지션 조절 + 진입확률 필터의 총합 효과)❌ XRP/USDT 분석항목결과최종 자산6,161,3..

바이낸스 데이터를 활용한 Python 기반 자동매매 프로그램 개발과 백테스팅 시스템 구축에 대해 도와드리겠습니다.추천할 만한 매매 전략으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:이동평균선 교차(Moving Average Crossover): 단기 이동평균선이 장기 이동평균선을 상향 돌파할 때 매수, 하향 돌파할 때 매도하는 전략입니다. 비교적 구현이 쉽고 트렌드 추종에 효과적입니다.RSI(상대강도지수) 기반 전략: RSI가 30 이하로 떨어질 때 매수, 70 이상 올라갈 때 매도하는 과매수/과매도 지표를 활용합니다.볼린저 밴드 전략: 가격이 하단밴드 아래로 떨어질 때 매수, 상단밴드 위로 올라갈 때 매도하는 전략입니다.MACD 교차 전략: MACD 라인이 시그널 라인을 상향 돌파할 때 매수, 하향 돌파할 때 매..

✅ ARIMA-X란?ARIMAX (AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous variables)기본 시계열 예측 모델 ARIMA에 외생변수(다른 변수)를 추가한 모델예: close 가격을 예측하는데 volume, high, low 등을 외생변수로 추가✅ 지금 구조 vs ARIMAX항목현재 모델 (Transformer)ARIMAX대상회귀 + 분류 (복합)회귀 (단일)입력다변량 시계열, 60개 step단변량 + 외생 변수예측 방식딥러닝 기반 패턴 학습통계적 선형 회귀 계열장점비선형 복잡한 패턴 대응 가능해석력, 빠른 학습단점많은 데이터 필요, 느림성능 한계, 비선형 처리 어려움✅ ARIMAX를 쓰려면 적합한 경우목표가 단순 단일 변수 예측 (예: 가격..

지금 모델은 기본적인 구조를 잘 갖췄지만, 실전 예측 성능을 높이려면 아래와 같은 개선 포인트들을 고려해보는 게 좋아.이건 실제 트레이딩 시나 하이브리드 시계열 모델에서 검증된 방식✅ 1. 데이터 전처리 개선Log return 사용log(close_t / close_t-1)은 일반적인 return보다 더 안정적이고 정규분포에 가까워짐피처 정규화volume, price 등은 MinMaxScaler 또는 StandardScaler로 정규화하고 학습에 사용→ 각 피처의 크기 차이를 줄여 학습 안정화 가능✅ 2. 라벨 구조 개선 (클래스 불균형 완화)급등/급락 비율이 너무 적으면 분류 모델이 "보통"만 예측하려 함라벨을 5분봉 대신 30분봉 등으로 바꾸면 급등/급락 빈도가 증가해 불균형이 완화됨또는 focal ..