hodlhodl

RoBERTa활용 감성분석 모델 및 Adaboost 시계열 예측기법, 변동성 돌파전략을 활용한 코인자동트레이딩 사이트

0. 세팅방법

가상환경 패키지 설치

• clone을 진행할 폴더에서 가상환경 설치 후 활성화

python3 -m venv venv
cd venv/bin
source ./activate

• venv와 동일한 위치에서 클론

git clone "repository code입력"

• 패키지 설치

>> cd AutoTrade
pip install -r requirments.txt

.env파일 등록

• manage.py와 동일한 위치

DEBUG=on
SECRET_KEY="장고 secret_key 입력"
DB_PW="admin의 password입력"
access="upbit-api access-key입력"
secret="upbit-api secret-key입력"

1. 실행방법

서버 실행방법

• manage.py와 동일한 위치에서 진행

python manage.py runserver

데이터베이스 모델 저장 및 적용

• manage.py와 동일한 위치에서 진행

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

2. 설계

3. 구현현황

• 홈페이지

- 회원관리페이지

- 주요기능 1. 비트코인 현황

2. 감성분석 현황

3. 시계열예측 현황

4. 성능분석

5. 자동매매 현황

6. 매도 시점 이메일 경고 서비스

4. 프로젝트 관리

Trello

5. 실행영상

시연영상

6. 역할

김윤지	백수진	윤수림	이건우
- ReBERTa 감성분석 모델 학습 - EC2에서 스케줄링화하여 table 저장	- 웹 풀스택 개발 - RDS 활용 DB 구축 및 table 설계 & 팀원에게 저장예제 코드 제공 - EC2 활용 사용자 이메일 경고 자동화 프로세스 구축 & 자동매매 프로세스 스케줄링화	- LSTM 및 Adaboost 모델 비교 후 Adaboost 적용 - EC2에서 스케줄링화하여 table 저장	- 변동성 돌파전략 활용 자동매매 알고리즘 작성 - AutoEncoder활용 이상값탐지모델 개발

• Together : 변동성 돌파전략 알고리즘의 매매 척도 K값 설정 로직