강화학습 올인원: 기초, 최신 알고리즘, 실무 활용까지
멀티코어
스스로 판단하고 적응하는 AI, 이제 직접 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 직관적인 설명과 코드로 강화학습의 핵심을 배우고, 금융, 산업 프로젝트를 통해 '실전형 개발자'로 성장하세요.
중급이상
Python, 인공신경망, 강화학습
입문자를 위해 준비한
[금융 · 재테크] 강의입니다.
이런 걸 배울 수 있어요
기술적 분석 이론, 기술적 분석 지표와 같은 이론
판다스 기본, 백테스트 개발, 트레이딩 봇 개발과 같은 프로그래밍
트레이딩 봇 개발이 궁금한 분들은 주목!
나만의 수익 모델을 구현해보세요 💸
과정 개요 📖
자산 투자를 위한 트레이딩 봇 만들기!
알고리즘 트레이딩을 위한 기본 기술적 분석 이론,
오픈 API 사용법, 백테스팅, 프로그램 구현 등을 학습하며
트레이딩 봇 개발에 필요한 위험과 시간을 줄여드립니다.
저는 새로운 미래를 위해 비트코인 알고리즘 트레이딩 프로그램(트레이딩 봇)을 개발하고 있습니다. 많은 시행착오를 겪었으며, 몇 번의 실패를 경험했습니다. 저와 같이 자신만의 트레이딩 봇을 개발하거나 개발하고 싶어하는 분들을 위해 이 강의를 만들었습니다. 제가 과거에 지불했던 시간과 비용을 절약해 드리겠습니다.
왜 알고리즘 트레이딩인가? 📖
감정과 욕심에
휘둘리지 않는
합리적 투자
사람과 달리
지치지 않고
24시간 365일 가동
데이터, 알고리즘
영향이 절대적인
암호화폐 투자에 유리
높은 변동성에 따라
트레이딩 시스템으로
고수익 기대 OK
- 알고리즘 트레이딩은 감정과 욕심에 휘둘리지 않고 합리적으로 투자를 할 수 있습니다.
투자에 성공하기 위해선 사람의 욕망을 거스르는 트레이딩을 해야 합니다. 알고리즘 트레이딩을 하면 프로그램이 정해진 규칙에 따라 자동으로 투자하기 때문에 심리적 부담에서 벗어날 수 있습니다. - 알고리즘 트레이딩 프로그램은 24시간 365일 일을 하는 충실한 직원이 됩니다.
다른 알고리즘을 사용하거나 보다 많은 자산에 투자하기 위해 직원을 더 고용하는 것이 아니라 프로그램을 복제해서 약간의 로직만 수정하면 됩니다. 잘 만든 트레이딩 봇은 사장의 말을 거스르지 않는 유능한 직원이 되어 드립니다. - 암호화폐는 기초자산이 없어 데이터와 알고리즘의 영향이 절대적입니다.
암호화폐는 분석 대상이 되는 기초자산이 없습니다. 투자자들이 참고할 수 있는 것은 데이터뿐입니다. 이점은 누구에게나 동등합니다. 이 데이터를 기초로 알고리즘만 잘 만든다면 수익을 낼 수 있는 가능성이 다른 자산보다 훨씬 높습니다. - 암화화폐는 변동성이 크기 때문에 높은 수익을 거둘 수 있는 장점이 있습니다.
암호화폐는 기본적으로 주식보다 변동성이 큰 자산입니다. 효율적으로 동작하는 트레이딩 알고리즘을 개발한다면 프로그램으로 고수익을 올 수 있는 가능성이 높은 분야입니다.
이런 분들께 추천합니다!
✅ 프로그램을 활용해서 새로운 수익 모델을 만들고자 하는 분
✅ 데이터에 기반한 합리적 투자를 원하시는 분
강의 특징 📖
- 기술적 분석을 위한 기초 이론과 지표부터 설명합니다.
- 업비트 거래화면 사용법부터 오픈 API 활용방법까지 단계적으로 설명합니다.
- 실용적인 백테스트 기법을 설명하고 있습니다.
- 확장 가능한 트레이딩 봇 샘플을 제공하고 있습니다.
- 백테스트 상으로 수익나는 알고리즘을 제공합니다.
학습 내용 📖
- 기술적 분석 이론 및 지표
- 트레이딩 알고리즘을 개발하는데 필수적인 기초 이론
- 다우이론, 엘리엇 파동 이론, 와이코프 방법 등 기술적 분석 이론
- 추세, 지지선과 저항선, 다이버전스, 오실레이터와 같은 기본 용어
- 이동 평균(MV), 이동 평균 수렴 확산(MACD), 상대적 강도 지수(RSI),
- 스토캐스틱 RSI(StochRSI), 볼린저 밴드(Bollinger Bands),
- 거래량 가중 평균 가격(VWAP), 파라볼릭 SAR(PSAR) 등
- 업비트 사용법
- 국내 최대 암호화폐 거래소 업비트(upbits)를 쉽게 이해할 수 있도록 계좌개설하기 부터
- 코인 종류, 코인 구매, 다양한 화면의 사용방식 등
- 개발환경 설정 및 판다스 기본
- 알고리즘 트레이딩 프로그램을 개발을 위한 필요한 프로그램 및 개발 도구 사용법
- 데이터 분석과 활용에 핵심적인 툴인 판다스를 쉽게 다루는 방법
- 데이터 수집하기
- 1분 거래 데이터를 업비트 사이트로 부터 자동 수집 방법
- 수집 데이터 파일 저장 및 로딩 방법
- 기술적 지표 프로그래밍
- 1분 거래 데이터 활용 기술적 지표 계산하는 방법, TA(Technical Analysis) 패키지 활용법
- 업비트 오픈 API
- 업비트에서 제공하는 오픈 API의 전체적인 기능 리뷰
- 직접 코딩을 통해 다양한 매매와 조회 기능 테스트
- 거래전략 및 백테스트 그리고 튜닝
- 대표적인 거래전략인 역추세 전략 알고리즘 구현
- 수집된 데이터를 활용, 수익을 얻을 수 있는지 가상으로 테스트(백테스트)
- 알고리즘 최적화를 위한 그리드서치와 베이지안 최적화
- 트레이딩 봇 구현하기
- 데이터 수집, 기술적 지표 계산, 기타 공통 기능들을 재활용 가능한 모듈로 구현
- 역추세 전략을 이익 실현 주문과 손실 최소화 주문을 활용해서 구현
주의 사항 📖
- 충분한 테스트 후 점진적으로 투자 자산을 늘려야 합니다.
- 본 강의에서 제공하는 트레이딩 봇을 사용해서 일정기간 수익이 발생할 수 있고, 본인이 개선한 프로그램으로 수익을 얻을 수도 있습니다.
- 하지만, 시장 상황이 바뀌면 수익 나는 모델에서 곧바로 손실이 발생할 수 있으므로 오랜 기간(3개월 이상) 충분한 실전 경험을 쌓을 후 투자자산을 늘려가는 것을 추천드립니다.
- 본 강의에서 제공하는 robobits 프로그램은 수익을 보장하는 프로그램이 아닙니다.
- 강의를 듣고 프로그램을 테스트해서 매매가 되는 것을 확인한 것이 전부가 아닙니다.
- 본 강의에서 제공하는 robobits 프로그램은 알고리즘 트레이딩을 위한 기본 뼈대만 제공합니다.
- 반드시 본인만의 알고리즘을 만들어야 합니다.
- 다양한 기술적 분석 지표를 활용해서 본인만의 알고리즘을 만들어야 합니다.
- 지속적으로 모니터링 하면서 알고리즘을 최적화해야 수익나는 모델을 만들 수 있습니다.
- 맥북 사용자도 본 강의를 수강하시는 데 문제 없습니다. 참고 부탁드려요.
이런 분들께
추천드려요!
학습 대상은
누구일까요?
프로그램을 활용해서 새로운 수익 모델을 만들고자 하는 열정 있는 분
데이터에 기반한 합리적 투자를 원하시는 분
안녕하세요
멀티코어입니다.
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강의 평점
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강의
멀티코어는 프로그래머이자 인공지능 전문가입니다. 프로그래머로서 다양한 분야에서 활동했으며 현재는 기업에서 데이터분석과 강화학습을 활용한 비즈니스 환경 개선 업무를 담당하고 있습니다. 인공지능이 학위를 받은 소수의 전문가만을 위한 영역이 아니라 프로그래머도 충분히 도전할 수 있음을 후배들에게 보여주기 위해 부단히 노력하고 있습니다. "프로그래머를 위한 강화학습"을 집필했습니다.
기업 및 개인 강의 문의 : multicore.it@gmail.com
커리큘럼
전체
19개 ∙ (8시간 22분)
해당 강의에서 제공:
수업자료
강의 게시일:
마지막 업데이트일:
수강평
전체
26개
4.6
26개의 수강평
배코드수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
89% 수강 후 작성장점 짧은시간에 많은것을 녹여 넣은 강의이었다. 그만큼 호흡이 짧아 이것저것 짧은시간에 많이 배울수 있었다. 1.기술적분석 이론에서 각 지표에 대한 배경과 설명이 잘되어있어서 설명은 짧은데 필요할부분만 간결하게 설명해서 이해하기 쉬었다. 짧은시간이지만 각지표의 그 숫자와 의미를 알 수 있게 되어서 좋았다. 2.데이터분석라이브라리 판다스의 설명은 알기쉬었다. 3.알고리즘 개선(그리드서치, 베이지안확률)은 이론은 이해를 한거 같은데 뭔가 실제코딩시 생각보다 쉽지는 않았다. 4.실제완성된 코드를 보고 트레이딩봇을 수정하기 쉬었다. 단점 여기서 제공한 장기추세,단기가격변동,단기거래량 관련 알고리즘은 백테스트시 아무리 파라미터를 잘 주고 백테스팅 기간을 늘려보아도 수익이 나지 않음을 확인했다. 트레이딩 전략이 중요한 것을 알게 되었는데 나중에는 트레이딩 전략 관련 강좌가 있었으면 했다.
- 멀티코어지식공유자
안녕하세요 배코드님. 상세한 수강후기에 감사드립니다. 이론 강의 중 불필요한 내용을 줄이고 꼭 필요한 내용만 전달하려 노력을 많이 했습니다. 배코드님 수강 후기를 보니 이런 저의 노력이 효과가 있는 것 같아 많은 힘이 됩니다. 현재 알고리즘 트레이딩관련 다양한 컨텐츠를 준비하고 있습니다. 배코드님의 의견(트레이딩 전략 부분 보완)을 적극 반영해서 보다 좋은 강의를 만들겠습니다. 감사합니다. *볼린저밴드 활용한 알고리즘 강의 추가했습니다. 백테스트로 9개월 동안 약 70% 정도 수익이 발생하는 것을 확인했습니다. 추후 보다 향상된 알고리즘을 개발하고 강의를 추가로 업로드하도록 하겠습니다. *추세적응형 알고리즘 추가했습니다. 백테스트 상으로 볼린저밴드 알고리즘보다 성능이 우수합니다.
- 기후니
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
21% 수강 후 작성트레이딩봇이 무엇인지 궁금했는데 강의를 끝까지 보니까 이제 좀 감이옵니다. 볼린저 밴드를 이용하면 수익지 날수도 있다는 생각이 드네요.
- 멀티코어지식공유자
안녕하세요 기후니님. 강의를 수강해주셔서 감사합니다. 볼린저 밴드 외에 다양한 기술적 지표가 있습니다. 업비트 차트 화면에서 여러 기술적 지표를 함께 분석하고, 매매 타이밍을 잘 설명하는 지표를 찾는 것이 중요합니다. 이 부분이 알고리즘 트레이딩의 시작입니다. 이 지표들을 사용해서 알고리즘을 만든 다음 백테스트를 통해 알고리즘을 검증하고 이것을 트레이딩 봇에 녹여 내시면 됩니다. 앞으로 좋은 결과 있기를 바라겠습니다. 감사합니다.
- 바게트
수강평 3
∙
평균 평점 5.0
5
16% 수강 후 작성비트코인 자동매매 강의를 찾고 있었던 중 발견한 강의입니다. 다른 강의는 이론 설명 위주인데, 이 강의는 실제 트레이딩 봇 처럼 동작하는 프로그램을 제공한다는 특징이 있습니다. 트레이딩 기법을 조금 연구해보면 성과가 날지도 모르겠습니다. 추가로 올려주신 볼린저 밴드 트레이딩 기법은 매매가 자주 일어나지 않아 조금 답답한 느낌이 있습니다. 매매 시간을 조금 줄일 수 있는 방법이 있을까요? 이 프로그램을 주식 쪽에서 응용해서 쓸수 있을 것 같다는 생각도 드네요. 사용자 화면을 별도로 개발하지 않는 것이 시간을 줄여준다는 장점이 있는 듯 하지만, 다른 한편으로는 조금 답답한 느낌이 들기도 합니다. 어쨓든 재미있는 강의였습니다.
- 멀티코어지식공유자
안녕하세요 바게트님. 강의 수강해 주시고 좋은 의견 주셔서 감사합니다. 먼저 볼린저 밴드 트레이딩 기법 관련해서 말씀 드리겠습니다. 볼린저 밴드 기법은 태생적으로 매매가 자주 일어나지 않습니다. 자산 가격이 밴드 하단으로 내려오는 경우가 많지 않고, 코드에서는 120분 가중이동평균이 240분 가중이동평균보다 큰 타이밍에서 현재 가격이 밴드 하단으로 내려오는 경우에 매수하고 있습니다. 이런 경우는 더욱 드믈게 발생합니다. 빈번한 매매보다는 정확한 타이밍에 매수를 하자는 것이 볼린저 밴드 트레이딩 기법의 핵심입니다. 다만 손절 및 익절 비율을 조금 낮추시면 매매 시간을 조금 줄일 수 있을 것 같습니다. 다음으로 UI와 관련된 의견을 주셨는데요, 강의를 처음 만들 때 저도 이 부분을 고민했었습니다. UI가 있으면 편하기는 하지만, 파이썬 UI에 익숙하지 않으신 분들이 배우시기에는 아무래도 시간이 많이 걸리고 개발 또한 많은 노력이 들어갑니다. 그래서 UI 보다는 알고리즘에 집중하자는 생각을 했습니다. 본격적인 UI 개발은 다음 강의에서 추가할까 생각하고 있습니다. UI를 제공한다는 것은 UI를 통해 데이터수집, 백테스트, 다양한 알고리즘 옵션관리, 코인 선택 등 사용자가 편리하게 사용할 많은 기능을 제공해야합니다. 따라서 초급이 아닌 중고급 대상 강의를 만들어야 할 것 같습니다. 바게트님 좋은 의견에 다시한번 감사드립니다. 항상 노력하는 자세로 수강생님들께 도움이 되는 강의로 발전시키겠습니다.
- 김동혁
수강평 20
∙
평균 평점 4.8
5
100% 수강 후 작성이 강의를 거의 4번 넘게 들었습니다. 처음에는 이해를 하지 못해서 강의가 너무 어려웠습니다. 근데 강의내용을 속독하고, 컨셉만 듣고 제가 다 구현을 해보니 진정 내 것이 되더라고요. 아마 많은 분들이 백테스트 초기부분에 막힐거라고 생각합니다.(직접 시간 오래 들여서 본인이 구현해봐야됨) (저같은경우 해당 백테스트부분에서 이것저것하다보니 거의 1주일 넘게 백테스트만 한 부분도 있고 많은 것을 생각할 수 있는 좋은 기회였습니다.) 다시 보고 다시 보니 이 강의가 참 다른 강의에 비해서 알찼습니다. 다른 코인이나 주식강의는 별 내용도 없는데 가격은 진짜 드럽게 비쌉니다. 근데 이 강의는 기본 지표설명을 상세하게 해주고 백테스트를 하는 방법, 그리고 실제 코인시장에 적용하는 방법까지 다 가르쳐줍니다. 이 강의를 듣고 드는 생각은 역시 TA에 대해서 공부하게됩니다. TA를 잘해야 전략을 세우고, 그것을 봇으로 만들 수 있습니다. 저같은 경우 이 강의 완강 후 더이상 프로그래밍적으로는 할게 없다고 생각하여(봇만드는 것) TA를 단련할려고 바이낸스에서 선물하고 있습니다. (추후 저만의 봇을 만들기 위해서 DJANGO 공부중입니다) 혹시 추후 강의가 나온다면 TA위주의 강의가 나왔으면 하네요.(그리고 바이낸스에서 선물 봇이랑요) 감사합니다.
- 멀티코어지식공유자
안녕하세요 김동혁님. 후기를 보니 그 동안 실력이 많이 향상되신것 같네요. 올바른 방향으로 가시는 것 같습니다. 알고리즘 트레이딩의 핵심은 기술적 지표입니다. 저도 처음에는 다양한 방식(통계, 머신러닝, 인공신경망 등)으로 알고리즘을 만들어 봤지만, 기술적 지표를 활용한 알고리즘이 가장 효율적이었습니다. 기술적지표를 파이썬으로 사용하기 쉽게 구현한 것이 TA(Technical Analysis)입니다. TA를 깊게 공부하면 보다 수익률이 높은 알고리즘을 만들 수 있을 겁니다. 지금 선물을 하고 계신다고 했는데, 저도 비트코인 현물(업비트)과 선물(바이낸스)을 동시에 투자하고 있습니다. 선물은 이론적으로 long/short opsition을 활용해서 상승장과 하락장에 모두 수익을 거둘 수 있지만, 실제로 투자해보면 그렇지 않은 경우가 많습니다. 오히려 현물 투자가 수익률이 좋은 경우도 많이 있습니다. 물론, 이것은 알고리즘과 어떤 상품에 투자하냐에 따른 문제이기도 합니다. 하지만 선물의 경우 레버리지를 많이 사용할 때 계좌 청산의 위험이 있고, 법적인 문제가 해결되지 않은 상태입니다. 다음 기사를 참고하시면 판단에 도움이 될 것 같습니다. https://www.coindeskkorea.com/news/articleView.html?idxno=75446 김동혁님께서 TA에 대한 추가 강의를 요청하셨는데, 개정판 강의 때 고려해 보겠습니다. 알고리즘 트레이딩에 대한 강의를 처음 만들다보니 저도 아쉬운 부분이 많이 있습니다. 수강생 분들의 의견을 경청해서 보다 좋은 강의를 만들도록 하겠습니다. 김동혁님 성투를 기원하겠습니다. 감사합니다.
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