자동 거래 및 MQL

마지막 업데이트: 2022년 3월 28일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기
초보 투자자를 돕기 위해 모든 질문에 답변하는 지원 서비스가 포함되어 있으며 하루 24시간 설정을 도와줍니다. 개인 관리자에게 도움을 요청할 수도 있습니다.

주식 자동 거래 시스템 구축 후기

나만의 수익 머신이 되었으면 하는 바램으로 시작하긴 했지만, 아주 편한 마음으로 코딩을 했습니다.

오늘이 딱 1주일째인데, 그동안 남는 시간에 이 프로젝트에만 매달려서 주식 트레이딩, 간단한 백테스팅까지 구현했습니다. 이번 포스팅에서는 제가 주식 거래 봇을 만든 방법, 어려웠던 점을 간단히 적어보려고 합니다.

1. 주식 거래 봇 만든 방법

저는 책을 보고 만들었는데요, "파이썬과 리액트를 활용한 주식 자동 거래 시스템 구축"이라는 책을 먼저 보고, WikiDoc에서 무료로 볼 수 있는 "파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩"을 참고했습니다.

두 책 모두 이베스트 투자증권사의 xingAPI를 사용한 방법을 알려줘서 저도 xingAPI를 사용해서 봇을 만들었습니다.

첫 번째 책이 진짜 주식 매매 프로그램을 만들 때 필요한 핵심적인 내용만 담고 있어서, 사실 이 책 하나만 봐도 핵심 기능은 다 구현할 수 있습니다.

그냥 책보고 ☛ 코드짜고 ☛ 실행 하고 ☛ 성공하면 OK, 에러 나면 고치기

현업에 계신 전문가가 짠 코드기 때문에 굉장히 알아보기 쉽고, 뭐 file path 에러나 Module 에러 제외하고는 난 에러도 거의 없습니다.

깃헙에 소스코드가 공개되어 있기 때문에, 제가 타이핑하다가 난 실수는 금방금방 체크가 가능했습니다.

『파이썬과 리액트를 활용한 주식 자동 시스템』 예제 코드. Contribute to wikibook/stock-trading development by creating an account on GitHub.

2. 어려웠던 점

일단 제가 주식에 대해서 아무것도 모른다는 점이 코딩할 때 제일 힘들었습니다.

저는 이번에 주식시장이 열리고 닫힐 때만 사고팔 수 있다는 걸 처음 알았습니다. 그래서 초반에 xingAPI를 사용해서 주식을 사고 파는 기능까지 구현하고 test 할 때, 알 수 없는 에러 메시지가 계속 났습니다.

가격을 잘 못 자동 거래 및 MQL 입력했다는 문구만 계속 봐서 짜증 날 때쯤 주식은 정해진 시간에만 사고팔 수 있다는 걸 알게 됐습니다.

이때 진짜 허무했습니다.. 게다가 삽질한 다음날이 총선이어서 이틀 동안 테스트 못해봤습니다ㅠㅠ

그리고 시가, 종가, 호가 유형 등등등 일단 코딩하는 시간보다 그런 용어를 이해하는데 더 오래 걸렸습니다.

아니 주식이 어렵다고 생각은 했는데 트레이드 알고리즘 짜기 전에 일단 용어부터 너무 어려워서 많이 헤맸습니다.

특히 위랑 똑같은데, 테스트할 때 호가 유형에서 삽질 많이 했습니다..

또 주식 전략을 아무것도 모르는 사람은 괜찮은 트레이드 알고리즘을 짜기 어렵습니다.

저는 주식의 트레이드 전략, 공식 이런 걸 하나도 모릅니다. 그냥 싸게 사서 조금 얹어서 팔면 되지 않나라는 가벼운 생각으로 뛰어들었는데 만만치 않았습니다.

뭐 하나 참고할만한 코드라도 있었으면 좋겠는데, 제가 참고한 책에서는 "내가 선택한 종목을 보유하고 있지 않으면 매수, 종목을 보유하고 있으면 매도"라는 정말 간단한 알고리즘만 적혀있었습니다.

이런 트레이딩 코드 자체가 자신만의 전략이기 때문에, 공개하면 제로섬 게임이 되어버리기 때문에 아무도 공개하지 않고 그냥 말로만 대충 이런 전략을 썼어~라고 얘기하더라고요.

전략도 모르고 이론도 모르는 데다 인터넷에서 이런 전략을 썼어~라고 얘기해줘도 용어를 이해 못해서ㅠ 저만의 트레이딩 알고리즘을 짜는데 큰 난관에 부딪혔습니다.

백테스팅 캡쳐

위는 제가 짠 트레이딩 코드를 백테스팅한 결과인데요, 그냥 저가에 사고 고가에 파는 굉장히 간단한 코드를 짜고 30초에 한번, 총 30분 동안 트레이딩 하도록 해봤는데 30분동안 매 수만 하고 매도를 못했습니다.

파는 가격을 너무 고점으로 잡아서 생긴 문제인 것 같습니다.

맨 처음에는 사기만 하고 팔리지가 않는 알고리즘을 짜서ㅋㅋ 30분 백테스팅에 -200,000원 손해 보기도 했습니다.

그것보단 낫지만, 여기서 더 고쳐나가야 하는데 그 방향을 어떻게 잡아야 할지 , 아직은 막막합니다. '

제가 참고한 책에는 퀀트 전략 중 NCAV나 신마법공식에 대해서 간단하게 이론과 정말 간단한 코드 몇 줄로 알려주긴 하는데요, 이론을 공부해서 코드를 짜려면 조금 걸릴 것 같습니다.

또 개발하면서 어려웠던 점은 이베스트의 xingAPI를 사용하다 에러가 나면 그 해결방법을 찾기가 어렵다는 점이었습니다. 사실 개발하다 보면 사소한 것도 에러가 잘 나는데, 보통은 구글링 하면 10에 8은 그 해결방법을 아주 잘 알려주는데, xingAPI는 한국인 중에서도 굉장히 소수의 사람만 사용하기 때문에ㅠ 에러 해결방법이 잘 안 나와있습니다.

그리고 xingAPI에서 반환하는 오류코드가 뭘 의미하는 건지 자세히 알려주질 않습니다.

저처럼 주식시장 열리는 시간 몰라서 헤매도, 구글에 나와있지 않기 때문에, 겁나 헤맬 수도 있다는 점 꼭 참고하세요.

진짜 시스템 트레이딩은 함부로 뛰어들면 안 되는 분야인 것 같습니다.

주식에 대해서 안다 or 프로그래밍을 할 줄 안다 둘 중에 하나라도 해당되지 않으면, 어렵습니다.

일단 제가 위에서 참고했다는 두 개의 책만 해도, 코딩에 대해서는 불친절합니다. 특히 첫 번째 책은 프로그래밍 문법은 아예 다루지 않기 때문에, 저도 처음 보는 건 파이썬 프로그래밍 책을 뒤져가면서 코딩했습니다.

정말 인내심이 있어야 하고, 바로 수익이 났으면 하는 마음으로 시작하면 오래가지 않을 거라는 말을 꼭 해드리고 싶습니다.

대면 강의가 시작하면 주식을 아는 학생과 스터디를 구성해서 트레이딩 알고리즘을 좀 짜 볼 계획이었는데요,

학교가 아예 1학기 전면 온라인을 선언해버려서, 계획이 물거품이 되었습니다.

바로 그제 부산에서 추가 확진자가 나와서 걱정이 이만저만이 아닙니다..

같은 관심사를 가진 지인이 있다는 게 정말 축복받은 거란 걸 요새 깨닫고 있는데요,

해커톤도 없고, 공모전도 없고, 취업 각도 안 서고, 한동안은 주식 분석+트레이딩 알고리즘 구현에 매진하려고 합니다.

어느정도 이론도 공부하고 간단하게 구현했을 때 관련 포스팅으로 돌아오도록 하겠습니다.

그리고 아래는 제가 막 검색하다가 알게 된 유튜브 동영상인데요.

현업에 종사하고 계신 트레이더 분께서 코딩을 할줄 알고, 금융을 모르는 사람이 100개의 로직을 짰다고 하면 거기서 수익이 날 로직이 좋게 말해서 한두개라고 말씀하시는데요, 하루에 한개씩 짠다고 해도 100일은 걸립니다..

자동 알고 거래 시장 2022 규모, 점유율, 향후 동향, 수익, 투자 기회별 심층 분석

자동 알고 거래 시장 조사 보고서는 가까운 미래 성장 전망을 공개하려는 통찰력 있는 시도로 동향을 검토합니다. 자동 알고 거래 시장 조사는 예측 기간 2022-2029로 선호하는 위치에서 회사, 비즈니스 임원, 제품 마케팅 관리자, 신규 비즈니스 투자자 등을 위한 수익성 있는 투자 전략을 보여줍니다. 자동 알고 거래 시장 조사 보고서 규모, 동향 및 예측은 시장 규모 및 성장, 가치, 자동 알고 거래 시장의 주요 기회에 대한 자세한 설명을 포함하여 자동 알고 거래 시장에 대한 심층 분석을 제공하고 성장을 주도할 요인과 향후 성장 요인에 대해 설명합니다. 예측 기간 2022-2028년의 이전 성장 패턴을 고려한 업계.

자동 알고 거래 시장 조사 보고서 연구는 시장의 전체 성장 전망에 대한 심층 분석을 통해 전 세계 및 지역 시장을 다룹니다. 또한 예측 기간이 2022-2029년인 세계 시장의 포괄적인 경쟁 환경을 조명합니다. 자동 알고 거래 시장 조사 보고서는 예측 기간 2022-2029과 함께 성공적인 마케팅 전략, 시장 기여도, 역사적 및 현재 상황 모두의 최근 개발을 포괄하는 주요 기업의 대시보드 개요를 추가로 제공합니다.

자동 알고 거래 시장 조사 보고서는 높은 R&D 투자로 구동되는 고도로 연구 집약적이며 예측 기간 2022-2029에서 성장을 유지하고 장기적인 수익 창출을 보장하기 위한 강력한 제품 분석을 보유하고 있습니다. 자동 알고 거래 시장 조사 보고서는 성공적인 혁신의 이점이 높으며 성공적인 혁신 없이는 기업의 성장이 장기간 하락할 것이라고 제공합니다. 이 보고서의 특정 초점은 예측 기간 2022-2029년과 함께 특히 최초의 혁신 개발 분석에 있습니다.

이 보고서는 전 세계적으로 COVID-19 발발에 따라 공급망, 수입 및 수출 통제에서 지역 정부 정책 및 업계에 대한 향후 영향에 이르기까지 360도 분석을 제공합니다. 시장 현황 (2015-2022), 기업 경쟁 패턴, 기업 제품의 장단점, 산업 발전 동향 (2022-2026), 지역 산업 레이아웃 특성 및 거시 경제 정책, 산업 정책에 대한 자세한 분석도 포함되었습니다. 이 산업의 원자재에서 최종 사용자에 이르기까지 과학적으로 분석되어 제품 유통 및 판매 채널의 동향도 제시됩니다. COVID-19를 고려하여이 보고서는 전염병이이 산업의 변화와 개혁을 어떻게 추진하는지에 대한 포괄적이고 심층적 인 분석을 제공합니다.

자동 알고 거래 시장의 최고 제조업체는 다음과 같습니다.

AlgoTrader
QuantConnect
Cloud9Trader
Quantopian
Citadel
AlgoTerminal
Tethys Technology
Trading Technologies International
InfoReach

자동 알고 거래 시장 규모 보고서는이 산업이 현재 보유하고있는 총 가치 평가에 대한 중요한 정보를 제공하며,이 비즈니스 수직에 걸쳐 존재하는 성장 기회와 함께 시장 세분화를 나열합니다. 가치, 시장 점유율 및 향후 개발 계획. 유형, 응용 프로그램 및 지역별로 자동 알고 거래 시장 성장을 정의, 설명 및 예측하여 글로벌 및 주요 지역 시장 잠재력과 이점, 기회 및 도전, 제한 및 위험을 연구합니다. 고성장 세그먼트를 식별하여 이해 관계자 시장에서 자동 알고 거래 시장 성장 기회를 주도하거나 억제하는 중요한 추세 및 요인을 파악하십시오. 개별 성장 추세와 자동 알고 거래 시장에 대한 기여도와 관련하여 각 하위 시장을 전략적으로 조사합니다.

글로벌 자동 알고 거래 시장 동향, 개발 및 마케팅 채널이 분석됩니다. 마지막으로, 새로운 투자 프로젝트의 타당성을 평가하고 전반적인 연구 결론을 제공합니다.

제품을 기준으로이 보고서는 주로 다음과 같이 분할 된 각 유형의 생산, 수익, 가격, 시장 점유율 및 성장률을 표시합니다.

거래 실행
통계적 차익 거래
전자 시장 제작
유동성 탐지
기타

최종 사용자 / 애플리케이션을 기반으로이 보고서는 주요 애플리케이션 / 최종 사용자의 상태 및 전망, 소비 (판매), 시장 점유율 및 각 애플리케이션의 성장률에 중점을 둡니다.

개인 투자자
투자 자금
투자 은행
기타

자동 알고 거래 시장 보고서의 주요 요소 :-

2022 년부터 2026 년까지 판매 및 수익과 함께 지역, 유형 및 응용 프로그램별로 자동 알고 거래 시장 예측.

자동 알고 거래 시장 점유율, 유통 업체, 주요 공급 업체, 변화하는 가격 패턴 및 원자재 공급망이 보고서에서 강조됩니다.

자동 알고 거래 산업의 2022 년부터 2026 년까지 지역 및 국가 별 자동 알고 거래 시장 규모 (판매, 수익) 예측.

글로벌 자동 알고 거래 시장 성장은 2022 년에서 2026 년 사이의 예측 기간 동안 상당한 속도로 상승 할 것으로 예상됩니다. 2022 년 시장은 꾸준한 속도로 성장했으며 주요 업체의 전략 채택이 증가함에 따라 시장은 투영 된 수평선 위로 올라갑니다.

개발 및 마케팅 채널에 대한 자동 알고 거래 시장 동향이 분석됩니다. 마지막으로, 새로운 자동 거래 및 MQL 투자 프로젝트의 타당성을 평가하고 전반적인 연구 결론을 제공합니다.

자동 알고 거래 Market Report는 또한 생산 성장과 함께 자동 알고 거래 시장의 각 제품에서 발생한 시장 점유율을 언급합니다.

지역은 5, 6, 7, 8, 9, 10, 13 장에서 다룹니다.

북미 (6 장 및 13 장에서 다룸)
유럽 (7 장 및 13 장에서 다룸)
아시아 태평양 (8 장 및 13 장에서 다룹니다)
중동 및 아프리카 (9 장 및 13 장에서 다룸)
남미 (10 장 및 13 장에서 다룸)

시장에 대한 전체 론적 연구는 특정 국가의 인구 통계 조건 및 비즈니스 사이클에서 시장 별 미시 경제 영향에 이르기까지 다양한 요인을 고려하여 이루어집니다. 이 연구는 지역 경쟁 우위와 주요 업체의 경쟁 환경 측면에서 시장 패러다임의 변화를 발견했습니다.

이 보고서는 자동 알고 거래 시장의 제품 범위에 대한 분석을 제공합니다. 가격 동향 및 생산량에 대한 세부 정보가 보고서에 제공됩니다.

이 보고서는 또한 생산 성장과 함께 자동 알고 거래 시장의 각 제품에서 발생한 시장 점유율을 언급합니다. 연구 보고서는 또한 원자재와 관련하여 산업 집중률을 포함합니다.

보고서에는 각 응용 프로그램에서 얻은 시장 점유율과 관련된 정보와 함께 제품 소비 및 각 응용 프로그램에 등록 될 예상 성장률 데이터가 포함되어 있습니다.

이 연구는 제조업체가 제품을 보증하기 위해 구현하는 여러 마케팅 채널로 구성된 마케팅 전략 포트폴리오에 대한 철저한 평가를 제공합니다.

이 보고서는 또한 시장 위치 및 마케팅 채널 개발 동향에 대한 데이터를 제공합니다. 시장 위치에 따라 보고서는 브랜딩, 가격 책정 전략 및 목표에 대해서도 지적합니다.

유통 업체, 주요 공급 업체, 변화하는 가격 패턴 및 원자재 공급망이 보고서에서 강조됩니다. 인건비의 세부 사항과 함께 제조 비용이 보고서에 언급됩니다.

주요 이해 관계자
원자재 공급 업체
유통 업체 / 상인 / 도매 업체 / 공급 업체
정부 기관 및 NGO를 포함한 규제 기관
상업 연구 개발 (R & D) 기관
수입업자와 수출업자
정부 기관, 연구 기관 및 컨설팅 회사
무역 협회 및 산업 단체
최종 사용 산업

1 자동 알고 거래 시장-연구 범위
1.1 연구 목표
1.2 시장 정의 및 범위
1.3 주요 시장 세분
1.4 연구 및 예측 연도

2 자동 알고 거래 시장-연구 방법론
2.1 방법론
2.2 연구 데이터 소스
2.2.1 2 차 자동 거래 및 MQL 데이터
2.2.2 기본 데이터
2.2.3 시장 규모 추정
2.2.4 법적 고지 사항

3 자동 알고 거래 시장 세력
3.1 글로벌 자동 알고 거래 시장 규모
3.2 주요 영향 요인 (PESTEL 분석)
3.2.1 정치적 요인
3.2.2 경제적 요인
3.2.3 사회적 요인
3.2.4 기술적 요인
3.2.5 환경 요인
3.2.6 법적 요인
3.3 산업 동향 분석
3.4 COVID-19에 따른 산업 동향
3.4.1 COVID-19에 대한 자동 거래 및 MQL 위험 평가
3.4.2 COVID-19가 산업에 미치는 전반적인 영향 평가
3.4.3 COVID-19 이전 및 COVID-19 이후 시장 시나리오
3.5 산업 위험 평가

4 자동 알고 거래 시장-지역별
4.1 글로벌 자동 알고 거래 시장 가치 및 지역별 시장 점유율
4.1.1 지역별 글로벌 자동 알고 거래 가치 (USD) (2015-2022)
4.1.2 지역별 글로벌 자동 알고 거래 가치 시장 점유율 (2015-2022)
4.2 주요 국가 별 글로벌 자동 알고 거래 시장 생산 및 시장 점유율
4.2.1 주요 국가 별 글로벌 자동 알고 거래 생산량 (2015-2022)
4.2.2 주요 국가 별 글로벌 자동 알고 거래 생산 시장 점유율 (2015-2022)
4.3 글로벌 자동 알고 거래 시장 소비 및 지역별 시장 점유율
4.3.1 지역별 글로벌 자동 알고 거래 소비량 (2015-2022)
4.3.2 지역별 글로벌 자동 알고 거래 소비 시장 점유율 (2015-2022)

5 자동 알고 거래 시장-무역 통계별
5.1 글로벌 자동 알고 거래 내보내기 및 가져 오기
5.2 미국 자동 알고 거래 수출입 (2015-2022)
5.3 유럽 자동 알고 거래 수출입 (2015-2022)
5.4 중국 자동 알고 거래 수출입 (2015-2022)
5.5 일본 자동 알고 거래 수출입 (2015-2022)
5.6 인도 자동 알고 거래 수출입 (2015-2022)

6 자동 알고 거래 시장-유형별
6.1 유형별 글로벌 자동 알고 거래 생산 및 시장 점유율 (2015-2022)
6.1.1 유형별 글로벌 자동 알고 거래 생산 (2015-2022)
6.1.2 유형별 글로벌 자동 알고 거래 생산 시장 점유율 (2015-2022)
6.2 글로벌 자동 알고 거래 가치 및 유형별 시장 점유율 (2015-2022)
6.2.1 유형별 글로벌 자동 거래 및 MQL 자동 알고 거래 값 (2015-2022)

7 자동 알고 거래 시장-애플리케이션 별
8 북미 자동 알고 거래 시장
9 유럽 자동 알고 거래 시장 분석
10 아시아 태평양 자동 알고 거래 시장 분석
11 중동 및 아프리카 자동 알고 거래 시장 분석
12 자동 거래 및 MQL 남미 자동 알고 거래 시장 분석
13 회사 프로필
14 시장 예측-지역별
15 시장 전망-유형 및 용도별
……계속되는

Keyword

처인원예종묘 쇼핑몰 의 개인정보 취급방침은
정부의 법률 및 지침의 변경과 처인원예종묘의 정책 변화에 따라 변경될 수 있으며 개인정보 보호관련 관리책임자는 페이지하단에 명시한 바와 같습니다.

회사는 개인정보취급방침을 개정하는 경우 웹사이트 공지사항(또는 개별공지)을 통하여 공지할 것입니다.
ο 본 방침은 : 2020 년 11 월 1 일 부터 시행됩니다.

회사는 주문의 발송, 상담, 서비스 신청등을 위해 아래와 같은 개인정보를 수집하고 있습니다.
ο 수집항목 : 이름, 비밀번호, 휴대전화번호, 이메일, 주소, 서비스 이용기록, 접속 로그, 쿠키, 접속 IP 정보, 결제기록
ο 개인정보 수집방법 : 홈페이지(상품 구매하기)

2. 개인정보의 수집 및 이용목적

회사는 수집한 개인정보를 다음의 목적을 위해 활용합니다.
ο 서비스 제공에 관한 계약 이행 및 서비스 제공에 따른 요금정산, 구매 및 요금 결제 , 물품배송 또는 청구지 등 발송 , 금융거래 본인 인증 및 금융 서비스
ο 회원 관리
회원제 서비스 이용에 따른 본인확인 , 개인 식별 , 불량회원의 부정 이용 방지와 비인가 사용 방지 , 가입 의사 확인 , 연령확인 , 만14세 미만 아동 개인정보 수집 시 법정 대리인 동의여부 확인 , 불만처리 등 민원처리 , 고지사항 전달
ο 마케팅 및 광고에 활용
접속 빈도 파악 또는 회원의 서비스 이용에 대한 통계

3. 개인정보의 보유 및 이용기간

원칙적으로, 개인정보 수집 및 이용목적이 달성된 후에는 해당 정보를 지체 없이 파기합니다. 단, 관계법령의 규정에 의하여 보존할 필요가 있는 경우 회사는 아래와 같이 관계법령에서 정한 일정한 기간 동안 회원정보를 보관합니다.

보존 항목 : 이름 , 휴대전화번호 , 이메일 , 은행계좌 정보 , 서비스 이용기록 , 접속 로그 , 접속 IP 정보 , 결제기록
보존 근거 : 전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률
보존 기간 : 5년
계약 또는 청약철회 등에 관한 기록 : 5년 (전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률)
대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 : 5년 (전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률)
소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록 : 3년 (전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률)

4. 개인정보의 파기절차 및 방법

회사는 원칙적으로 개인정보 수집 및 이용목적이 달성된 후에는 해당 정보를 지체없이 파기합니다.
파기절차 및 방법은 다음과 같습니다.
ο 파기절차
회원님이 회원가입 등을 위해 입력하신 정보는 목적이 달성된 후 별도의 DB로 옮겨져(종이의 경우 별도의 서류함) 내부 방침 및 기타 관련 법령에 의한 정보보호 사유에 따라(보유 및 이용기간 참조) 일정 기간 저장된 후 파기되어집니다.
별도 DB로 옮겨진 개인정보는 법률에 의한 경우가 아니고서는 보유되어지는 이외의 다른 목적으로 이용되지 않습니다.
ο 파기방법
- 전자적 파일형태로 저장된 개인정보는 기록을 재생할 수 없는 기술적 방법을 사용하여 삭제합니다.

회사는 이용자의 개인정보를 원칙적으로 외부에 제공하지 않습니다. 다만, 아래의 경우에는 예외로 합니다.
- 이용자들이 사전에 동의한 경우
- 법령의 규정에 의거하거나, 수사 목적으로 법령에 정해진 절차와 방법에 따라 수사기관의 요구가 있는 경우

회사는 고객님의 동의없이 고객님의 정보를 외부 업체에 위탁하지 않습니다.
향후 그러한 필요가 생길 경우, 위탁 대상자와 위탁 업무 내용에 대해 고객님에게 통지하고 필요한 경우 사전 동의를 받도록 하겠습니다.

7. 이용자 및 법정대리인의 권리와 그 행사방법

이용자 및 법정 대리인은 언제든지 등록되어 있는 자신 혹은 당해 만 14세 미만 아동의 개인정보를 조회하거나 수정할 수 있으며 가입해지를 요청할 수도 있습니다.
이용자 혹은 만 14세 미만 아동의 개인정보 조회/수정을 위해서는 ‘개인정보변경’ (또는 ‘회원정보수정’ 등)을 가입해지(동의철회)를 위해서는 “회원탈퇴”를 클릭하여 본인 확인 절차를 거치신 후 직접 열람, 정정 또는 탈퇴가 가능합니다.
혹은 개인정보관리책임자에게 서면, 전화 또는 이메일로 연락하시면 지체없이 조치하겠습니다.
귀하가 개인정보의 오류에 대한 정정을 요청하신 경우에는 정정을 완료하기 전까지 당해 개인정보를 이용 또는 제공하지 않습니다.
또한 잘못된 개인정보를 제3자에게 이미 제공한 경우에는 정정 처리결과를 제3자에게 지체없이 통지하여 정정이이루어지도록 하겠습니다.
본사는 이용자 혹은 법정 대리인의 요청에 의해 해지 또는 삭제된 개인정보는 “개인정보의 보유, 이용기간의 및 폐기”에 명시된 바에 따라 처리하고 그 외의 용도로 열람 또는 이용할 수 없도록 처리하고 있습니다.

8. 개인정보 자동수집 장치의 설치, 운영 및 그 거부에 관한 사항

회사는 귀하의 정보를 수시로 저장하고 찾아내는 ‘쿠키(cookie)’ 등을 운용합니다.
쿠키란 oo의 웹사이트를 운영하는데 이용되는 서버가 귀하의 브라우저에 보내는 아주 작은 텍스트 파일로서 귀하의 컴퓨터 하드디스크에 저장됩니다.
회사은(는) 다음과 같은 목적을 위해 쿠키를 사용합니다.

- 회원과 비회원의 접속 빈도나 방문 시간 등을 분석, 이용자의 취향과 관심분야를 파악 및 자취 추적, 각종 이벤트 참여 정도 및 방문 회수 파악 등을 통한 타겟 마케팅 및 개인 맞춤 서비스 제공 귀하는 쿠키 설치에 대한 선택권을 가지고 있습니다. 따라서, 귀하는 웹브라우저에서 옵션을 설정함으로써 모든 쿠키를 허용하거나, 쿠키가 저장될 때마다 확인을 거치거나, 아니면 모든 쿠키의 저장을 거부할 수도 있습니다.

예: 쿠키 설정을 거부하는 방법으로는 회원님이 사용하시는 웹 브라우저의 옵션을 선택함으로써 모든 쿠키를 허용하거나 쿠키를 저장할 때마다 확인을 거치거나, 모든 쿠키의 저장을 거부할 수 있습니다.
설정방법 예(인터넷 익스플로어의 경우)
웹 브라우저 상단의 도구 > 인터넷 옵션 > 개인정보
단, 귀하께서 쿠키 설치를 거부하였을 경우 서비스 제공에 어려움이 있을 수 있습니다.

11. 개인정보에 관한 민원서비스

회사는 고객의 개인정보를 보호하고 개인정보와 관련한 불만을 처리하기 위하여 아래와 같이 관련 부서 및 개인정보관리책임자를 지정하고 있습니다.
전화번호 : 010-5538-0870
이메일 : [email protected]
개인정보관리책임자 성명 : 기승권
귀하께서는 회사의 서비스를 이용하시며 발생하는 모든 개인정보보호 관련 민원을 개인정보관리책임자 혹은 담당부서로 신고하실 수 있습니다.
회사는 이용자들의 신고사항에 대해 신속하게 충분한 답변을 드릴 것입니다.

Quantum AI 자동 거래 플랫폼 개요

Софт и программы для трейдинга

Quantum AI 자동 거래 플랫폼 개요

금융 시장은 많은 변수를 기반으로 하고 변화하는 많은 데이터에 의존하는 복잡한 시스템입니다. 이러한 모든 현실에서 시장 참가자는 가능한 한 정확하게 가격 방향을 예측하고 위험과 다양한 요인을 고려할 수 있어야 합니다. 이러한 작업은 종종 가장 경험 많은 거래자에게도 손실로 이어집니다. 거래 로봇은 손실, 시간을 줄이는 동시에 모든 뉘앙스를 비교하는 데 도움이 됩니다. 이 기사는 인기 있고 효과적인 거래 봇 Quantum AI, 작동 원리 및 실제로 사용하는 뉘앙스를 자세히 설명합니다.

Quantum AI 자동화 거래 플랫폼의 목적

Quantum AI(공식 사이트 https://quantum-ai.io/ru/)는 인공 지능 및 양자 컴퓨팅을 기반으로 하는 계산 알고리즘을 기반으로 하는 고효율 로봇 프로그램입니다. 일반 봇과의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

  1. 다양한 소스에서 거래 상품에 대한 정보 수집을 기반으로 계산합니다. 일반 봇은 뉴스 피드를 기반으로 수학적 알고리즘, 지연 표시기 판독값을 기반으로 계산을 작성합니다. Quantum AI는 자산 가치에 영향을 미치는 모든 요소를 ​​포함하는 복잡한 매트릭스를 사용합니다. 또한 매트릭스에는 알려진 모든 공식, 패턴 및 가격 밀도가 포함됩니다.
  2. 거래 기록의 시작부터 상품 가격 위치를 설명합니다. 이 기술은 암호화폐의 이력이 소량의 데이터를 기반으로 하므로 예측하기가 더 쉽기 때문에 암호화폐 분석에 매우 효과적입니다.
  3. 수요량과 공급량에 대한 계산. 가장 중요한 요소입니다.
  4. 중요한 가격 수준에 대한 설명.
  5. 가격 요인에 대한 설명.

Quantum AI 자동 거래 플랫폼 개요

이 도구는 암호화폐 자산 거래를 위해 2016-2017년에 만들어졌습니다. 개발 과정에서 영향력 있는 재무 구조(펀드, 거래 층, 은행)의 극히 약한 관심이 고려되었습니다. 또한 암호 화폐의 가격이 시장 참가자의 관심에만 영향을 받는다는 사실을 고려하여 분석을 구성할 때 어떤 요인도 고려하지 않은 급격한 가격 변동을 고려했습니다.
현재 암호화폐 상품의 가격 책정에 대한 관심의 상황은 관심이 높아지는 방향으로 변화하고 있습니다. 프로그램의 인공 지능은 변동성, 작업 수 및 볼륨을 기반으로 거래를 기반으로 합니다.

양자 AI 기능

따라서 개발자는 프로그램의 기능에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 사용자는 다음 옵션만 사용할 수 있습니다.

  1. 간단한 등록 절차. 사용자 이름과 이메일을 입력한 다음 등록을 확인하기만 하면 됩니다.
  2. 모바일 애플리케이션 연결 가능.
  3. 유명 중개 회사의 계정을 연결합니다.
  4. 자금 보충 및 인출.

Quantum AI 자동 거래 플랫폼 개요

최소 보증금 $220를 등록하고 보충한 후 시장 참가자는 다음을 독립적으로 할당할 수 있습니다.

  1. 특정 자산(하나 이상).
  2. 거래 방향.
  3. 거래량입니다.
  4. 필요한 정지 및 이익 수준.

다른 모든 것은 양자 컴퓨팅을 기반으로 하는 프로그램에 의해 수행됩니다. 또한 사용자는 거래 보류 시간, 긴급 종료 및 거래 전면 금지를 설정할 수 있습니다.

Quantum AI 프로그램은 아시아, 유럽, 아메리카, 아프리카의 시장 참가자에게 제공됩니다. 동시에 트레이더가 가지고 있는 경험에는 큰 차이가 없습니다. 가장 중요한 것은 간단한 등록을 통해 현재 프로그램을 현재 계정에 연결하고 계정을 보충하는 것입니다. 시장 참가자는 다음을 확신할 수 있습니다.

  1. 봇은 위험 수준, 예치금 규모 및 상품의 전반적인 상황을 고려합니다.
  2. 전체 수율은 90%입니다. 동시에, 예금의 크기가 최대 20%까지 매일 증가합니다.
  3. 모든 작업, 자금 및 고객 계정은 현재 RSS 및 MMSSID 프로토콜에 따라 보호됩니다. 이러한 프로토콜은 계정이 서버에 있지 않으므로 모든 간섭을 완전히 배제합니다. 즉, 공격의 대상이 되지 않습니다. 또한 프로토콜은 오류 및 프로그램 지연을 제외합니다. 이는 프로그램이 사용자의 인터넷 연결에 의존하지 않기 때문입니다. 모든 작업 및 계산, 프로그램 작업은 타사 컴퓨터 및 서버에 따라 달라집니다.

투자 분야의 초보자를 위해 회사는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  1. 로그인과 이메일로 빠르고 쉽게 등록하세요.
  2. 충성스러운 규칙으로 가장 적합한 브로커를 선택합니다.
  3. 입금을 기반으로 최고의 거래 자산을 선택합니다.
  4. 데모 계정에서 테스트 가능성.
  5. 15가지 이상의 방법으로 자금을 입금 및 출금합니다.

Quantum AI 자동 거래 플랫폼 개요

또한 보증금의 규모에 관계없이 모든 클라이언트는 프로그램과 그 사용이 완전히 무료임을 확신할 수 있습니다. 또한 수익성있는 운영 및 자금 인출에 대한 수수료가 없습니다. 이러한 뉘앙스는 수수료로 고객 유입을 줄이지 않으려는 회사의 정책과 관련이 있습니다.

실제 거래에 Quantum AI 봇 적용

Quantum AI 봇을 사용하는 것은 매우 간단합니다. 이를 자동 거래 및 MQL 통해 암호화폐, 대기업 주식, 선물 및 상품 자산에 투자할 수 있습니다. 또한 인공 지능의 예측을 기반으로 거래에서 독립적 또는 자동 종료가 가능합니다. 시장 참가자는 거래를 통제하고 완료하기 위해 몇 가지 간단한 작업이 필요합니다.

  1. 프로그램은 선택된 자산 또는 가장 유망한 자산에 대한 자동 거래 및 MQL 정확한 방향을 계산합니다.
  2. 그런 다음 봇은 선택한 자산에 대한 완전한 근거가 포함된 경고를 보냅니다.

Quantum AI 자동 거래 플랫폼 개요

거래자는 선택한 자산에 대한 투자를 확인하기 위해 버튼만 누르면 됩니다. 또한 고객은 투자 프로세스를 완전히 자동화할 수 있는 기회를 얻습니다.

초보 투자자를 돕기 위해 모든 질문에 답변하는 지원 서비스가 포함되어 있으며 하루 24시간 설정을 도와줍니다. 개인 관리자에게 도움을 요청할 수도 있습니다.

몇 가지 사실

많은 투자 중개인 또는 단순 거래자는 제휴 네트워크를 늘리기 위해 제휴 프로그램 및 링크를 통해 신규 이민자를 유치하려고 합니다. Quantum AI 프로그램은 파트너를 유치할 자동 거래 및 MQL 수 있는 좋은 기회입니다. 따라서 인터넷에는 이 봇에 대한 진실하고 완전히 확인되지 않은 사실이 많이 있습니다.

  1. 봇은 2016년과 2017년 사이에 암호화폐 거래 커뮤니티에 실제로 나타났습니다. 암호화 투자에 대한 관심이 높아짐에 따라 만들어졌습니다.
  2. 효과적인 거래를 위해서는 220~500달러의 보증금이 필요합니다. 이것도 사실입니다. 이러한 금액을 통해 투자 포트폴리오를 저렴하지만 유망한 자산으로 채울 수 있습니다.
  3. 개발자는 거래일 동안 최대 $1,500를 벌 수 있다고 주장합니다. 이는 저비용 자산 거래를 고려할 때 사실일 수도 있습니다.

이제 효율성에 대한 사실을 평가해 보겠습니다. 개발자는 암호화 자산에 대한 수익성 있는 거래의 90% 실행을 나타냅니다. 이러한 수익성은 인공 지능과 양자 컴퓨팅 시스템을 사용하여 가능해졌습니다. 이것은 참으로 사실입니다. 계산 시스템은 상품 변동성, 중요한 가격 수준, 거래 관심량, 패턴 및 기술 분석 모델을 고려한 모델을 기반으로 합니다. 결과적으로 계산은 현재 기간 동안 단일 시스템으로 수집된 데이터 집합을 기반으로 합니다. 이러한 방대한 양의 데이터는 인간의 두뇌로 처리 및 분석할 수 없습니다. 세 번째이자 가장 과장된 사실은 Elon Musk와의 직간접적인 협력입니다. 개발자들은 이 유명한 투자자가 이 프로그램의 개발 및 투자와 아무 관련이 없다고 주장합니다. 이것은 파트너를 유치하기 위한 과장된 방법일 뿐입니다. 거래 봇과 그 사용이 합법이 아니라고 주장하는 것도 일반적입니다. 그렇지 않습니다. 개발자는 활동에 대한 모든 허가를 받은 신뢰할 수 있는 중개 회사만 프로그램에 연결할 수 있습니다. 또한 소프트웨어의 인터페이스와 매트릭스에는 데이터를 훔치거나 자산 가격에 영향을 미치는 데 사용되는 악성 파일이 포함되어 있지 않습니다. https://youtu.be/bTjceQqVPYI 데이터를 훔치거나 자산 가격에 영향을 미치는 데 사용됩니다. https://youtu.be/bTjceQqVPYI 데이터를 훔치거나 자산 가격에 영향을 미치는 데 사용됩니다. https://youtu.be/bTjceQqVPYI

Quantum AI 거래 플랫폼 리뷰

인터넷, 주제별 포럼 및 커뮤니티의 리뷰를 분석한 후 Quantum AI 프로그램이 실제로 매우 수익성이 높고 일일 이익을 가져오고 거래일 동안 여러 예측을 제공하거나 자동으로 거래를 시작한다는 결론을 내릴 수 있습니다. 부정적인 평가도 있습니다. 그들은 일부 상인이 단순히 돈을 잃었다는 사실과 관련이 있습니다. 그러한 검토의 근거는 적절한 자금 관리가 아닙니다. 거래자는 다음을 고려하지 않습니다.

  1. 예금 규모가 적은 자산의 높은 현재 가치. 너무 비싼 자산을 구입하여 보증금의 대부분을 “먹고” 작은 손실을 기다릴 수 있는 볼륨이 남지 않습니다.
  2. 높은 변동성, 즉 하락 가능성을 의미합니다.
  3. 설정에서 높은 거래량을 설정하십시오. 큰 볼륨에는 많은 투자가 필요하므로 보증금의 10% 이상을 투자해서는 안 됩니다.
  4. 시장에 영향을 미치는 정치적 변화 요인을 고려하지 마십시오.

즉, 손실은 사용자의 과도한 욕심으로 연결됩니다. 소프트웨어를 신뢰하는 그들은 단순히 자금을 보호하기 위한 간단한 규칙을 잊어버립니다. 암호화폐, 선물 및 주식의 자동 예측 및 거래를 위한 프로그램 Quantum AI는 효과적이고 안전한 소프트웨어로 일일 수익률이 20%입니다. 봇에는 대규모 투자, 지식 및 분석이 필요하지 않습니다. 초보자와 실습 트레이더가 프로그램을 올바르게 설정하고 일일 수익을 얻는 것으로 충분합니다.

Android 주식 자동매매 프로그램 개발 패키지 안내 및 설치 가이드 (Ebest, 이베스트, xingAPI, 안드로이드, 투자자동프로그램)

API를 제공하고 있는 증권사에서는 대부분 개발자용 API를 각 플랫폼에 맞게 제공하고 있습니다.

오늘은 그 중에서도 제가 개발하여 테스트 중인 xingAPI의 경우 Windows PC용으로 DLL, COM 두가지 방식을 모두 지원하고 있습니다.

여기에 추가적으로 Android와 iOS에 대한 지원이 추가 되었습니다.

현재 실전 매매 투자 테스트 중인 PC버전의 경우 개발의 용이성을 고려하여 COM 기반으로 개발을 진행 하였는데요, 데이타 전송 속도의 한계로 매매 속도에 단점 있지만 개발 편의성이 매우 크기 때문에 불가피한 선택 이라고 생각합니다.

Android 시스템의 경우 개발언어는 Java, Kotlin 모두 적용 가능하기 때문에 개발방식에 대한 자동 거래 및 MQL 고민을 할 필요가 없다고 생각합니다.

▶ xingAPI 안드로이드 라이브러리 설치

먼저 Ebest 홈페이지에 접속하여 고객센터 - 매매시스템 - API 순서로 접속하시면 됩니다.

위와 같이 API 페이지에 접근이 가능하며, Android 패키지를 다운로드 할 수 있습니다.

PC, Android, iOS 등 모든 플랫폼에 대한 지원이 되므로 원하는 카테고리를 선택 하시면 됩니다.

2020년 10월 3일 기준의 최신 라이브러리 입니다.

프로그램 개발을 위해서는 위의 라이브러리를 다운로드 받은 후 개발 폴더에 압축을 해제 하시기만 하면 됩니다.

▶ xingAPI 안드로이드 라이브러리 구조

다운로드 받은 압축 파일을 AndroidStudio 프로젝트 폴더에 압축해제를 하면 아래와 같은 형태로 파일이 추출 됩니다.

Library안에 들어있는 "XingAPI_And_v2.0.2.aar" 파일이 라이브러리 파일입니다.

새로 생성한 프로젝트에 라이브러리 파일을 넣어서 진행 할 수도 있지만, 이러한 과정이 귀찮다면 초기 생성되어 있는 Sample 파일을 편집하는 방식으로 프로젝트 진행이 가능합니다.


0 개 댓글

답장을 남겨주세요