왠지 00... 두글자로 이 프로젝트를 끝낼 수 있을지 모르겠지만, 그래도 가벼운 마음으로 00~99내에 끝내보리라 시작해 보겠습니다. 이 프로젝트는 카테고리 명으로 충분히 느낄 수 있을 것 같습니다. 바로 Ayotera-Trade... 최근에 가장 관심있는 2가지를 결합해서 프로젝트를 해보기로 했습니다.
- Deep Learning
- 주식 Trade
딥러닝을 통해서 앞으로의 주가를 예측해서 실질적인 Trade를 통해 정확성을 검증하고 이를 통해 수익이 창출 된다면 참으로 매력적이지 않겠습니까?? 딥러닝이 참으로 많은 분야에서 사용되지만, 트레이딩 분석에도 충분이 많이 사용되고 있다고 하더라구요...
그렇게 해서 구상한 Architecture는 아래와 같습니다. 많다고 하면 많고... 적다고 하면 적은 프로그램과 그에 상응하는 언어를 사용해 구현을 할 예정이며, 그때 그때 생기는 정리가 필요한 내용에 대해서는 이 카테고리에 구체화를 하던지... 아니면 각 카테고리를 새로 만들어서 진행해 보도록 하겠습니다.
혹시나 이 글을 보시는 분들도 많은 조언과 질문을 해주시면, 저도 힘이 닿는 곳까지 공부하고 같이 의견을 교류하여, 쓸모있는 프로젝트로 거듭났으면 하고 한번 바래봅니다.
현재 가볍게 생각해본 로직은 아래와 같습니다. 아마 프로젝트를 진행하면서 점점 구체화 되고 업데이트 될 것입니다. 전체 모듈은 7개로 구성이 됩니다. 크게 구분은 DB를 기준으로 2개로 구분이 됩니다.
- Data Manage 영역 : Python을 기준으로 증권사가 제공하는 OCX와 분석툴을 사용
- Data Offering 영역 : Spring Boot를 기준으로 Viewing은 Web과 App으로 나눠서 구성
앞으로 사용하게 되는 구현환경에 대해서는 아래의 형식으로 사용하게 되면 업데이트를 하겠습니다.
### 구현환경
Python
: Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64
: Python 3.7.4
JAVA
DB : mariadb 10.4.12-GA
Kiwoom
### Dev Tool
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그럼 이제 그 대장정을 시작하겠습니다.
-Ayotera Lab-
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