자동 거래 시스템

마지막 업데이트: 2022년 7월 28일 | 0개 댓글
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자동 거래 시스템

주식 자동매매 프로그램입니다.

일봉 단위, 분봉 단위, 틱 단위의 거래를 지원합니다.

계좌에 대한 각종 설정 및 보유 종목 관리 역시 가능합니다.

코스피, 코스닥 전체 종목에 대한 거래를 지원합니다.

ETF 등의 거래는 지원하지 않습니다.

자동매매의 기준이 되는 전략을 제공해주세요.

일봉 단위, 분봉 단위, 틱 단위의 손매매 전략을 자동매매 알고리즘으로 바꿔주는 서비스입니다.

매매 전략으로 일봉 차트, 분봉 차트, 틱 차트 외에도 코스피, 자동 거래 시스템 코스닥 지수 및 외인, 기관 순매수량 등 영웅문에서 지원하는 다양한 데이터를 이용할 수 있습니다.

에러나 버그 발생 시 책임지고 수정합니다.

파이썬으로 개발하며, 개발 과정에서는 개발자의 증권 계좌로 테스트를 할 것이며 개발 완료 이후에는 개인 증권계좌를 이용해야 합니다.

-고객의 손매매 전략을 정리해서 보내주세요.

-일봉 차트와 별개로 계좌나 종목 관리에 필요한 기준 등에 대한 전략을 보내주세요.

-거래 자동 거래 시스템 내역이나 신호 감지 등을 실시간으로 로그를 기록해 저장할지, 휴대폰에 알림이 오도록 연동할지, 장 시작 후 자동으로 프로그램 작동시킬지 등의 기능적인 면에서 의논을 합니다.

-매매 전략에 대한 3회의 무상 수정을 제공하므로 1차 개발 완료 후에 개발자의 모의투자 계좌로 테스트를 하고 그 결과를 보내드립니다. 이후 결과를 확인하신 뒤 수정 방향이나 수정 여부에 대한 의견을 보내주세요.

-Windows 운영체제 기반으로 개발되기 때문에 완성된 프로그램을 보내드리고 사용 방법에 대해 전달해드리겠습니다.

개발 완료 후에 키움증권 계좌 있어야 자동매매 진행 가능하십니다.

고객의 손매매 전략이 필요합니다. (기본 3회, 가격에 따라 3회 이상의 수정이 가능하니 전략을 테스트해볼 수도 있습니다.)

상세이미지-0

가. 기본 환불 규정 1. 전문가와 의뢰인의 상호 협의하에 청약 철회 및 환불이 가능합니다. 2. 작업이 완료된 이후 또는 자료, 프로그램 등 서비스가 제공된 이후에는 환불이 불가합니다. ( 소비자보호법 17조 2항의 5조. 용역 또는 「문화산업진흥 기본법」 제2조 제5호의 디지털콘텐츠의 제공이 개시된 경우에 해당) 나. 전문가 책임 사유 자동 거래 시스템 1. 전문가의 귀책사유로 당초 약정했던 서비스 미이행 혹은 보편적인 관점에서 심각하게 잘못 이행한 경우 결제 금액 전체 환불이 가능합니다. 다. 의뢰인 책임 사유 1. 서비스 진행 도중 의뢰인의 귀책사유로 인해 환불을 요청할 경우, 사용 금액을 아래와 같이 계산 후 총 금액의 10%를 공제하여 환불합니다. 총 작업량의 1/3 경과 전 : 이미 납부한 요금의 2/3해당액 총 작업량의 1/2 경과 전 : 이미 납부한 요금의 1/2해당액 총 작업량의 1/2 경과 후 : 반환하지 않음

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  • 한국정보과학회
  • 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용
  • 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제29권 제11·12호
  • 2002.12
  • 785 - 794 (10 pages)

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초록 · 키워드 목차 오류제보하기

자동 주식 거래 시스템은 시장 추세의 예측, 투자 종목의 선정, 거래 전략 등 매우 다양한 최적화 문제를 통합적으로 해결할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 감독 학습 기법에 기반한 거래 시스템들은 이러한 최적화 요소들의 효과적인 결합에는 큰 비중을 두지 않았으며, 이로 인해 시스템의 궁극적인 성능에 한계를 보인다. 이 논문은 주가의 변동 과정이 마르코프 의사결정 프로세스(MDP" Markov Decision Process)라는 가정 하에, 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템인 R-Trader를 제안한다. 강화 학습은 예측과 거래 전략의 통합적 학습에 적합한 학습 방법이다. R-Trader는 널리 알려진 두 가지 강화 학습 알고리즘인 TD(Temporal-difference)와 Q 알고리즘을 사용하여 종목 선정과 기타 거래 인자의 최적화를 수행한다. 또한 기술 분석에 기반하여 시스템의 입력 속성을 자동 거래 시스템 설계하며, 가치도 함수의 근사를 위해 인공 신경망을 사용한다. 한국 주식 시장의 데이터를 사용한 실험을 통해 제안된 시스템이 시장 평균을 초과하는 수익을 달성할 수 있고, 수익률과 위험 관리의 두 가지 측면 모두에서 감독 학습에 기반한 거래 시스템에 비해 우수한 성능 보임을 확인하였다.

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