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일간 수익률 분포 - 아래는 헤이비트 Advanced 전략에서 2018.4.1 ~ 2019.5.7(402일) 구간의 일간 수익률 분포도이다. 손실을 보는 경우가 절반 이상이고, 확실한 수익을 낸 경우는 25% 미만이다. 매매 결과가 수익을 낸 경우 : 23.8% 매매 결과가 거의 본전인 경우 : 21.64% 매매 결과가 손실인 경우 : 54.48% - 여기서 주시해야할 점은 손실 폭이 -3% 수준에서 제한된 반면에, 수익을 낼 때는 +6%를 넘기는 수준인 경우도 있다는 것이다. 6%는 19.4월~5월 사이의 급등장에서 나타난 경우이다. 헤이비트의 투자전략은 이런 급등장에서 큰 수익을 낸다. 그러나, 이런 큰 수익을 내는 상황은 기본적으로 매우 드물다. 402일의 기간 중, +3%를 초과한 경우를 한 번의..

헤이비트의 advance 1.0 전략은 이전의 Basic 버전과 비교하여 MDD와 수익률 면에서 크게 개선된 버전이다. 전략개요 후보 암호화폐 : 5종 K값 : 최근 20일 간의 노이즈 비율의 평균 값 배팅비율 : (이동평균선 스코어) * (변동성 조절 비율) 타임프레임 분산 : O 세부전략 1. 종목선정 - 암호화폐 중 시가총액이 가장 높고, 거래소에서 거래가능한 종목 5종을 대상으로 선택하며, 이를 월 단위로 갱신함. 2. 돌파신호 정의 - 래리 윌리엄스의 기법에서 K값이 노이즈 비율에 따라 변화하도록 하여 돌파가격이 때에 따라 다르게 함. 3. 다섯 개의 종목 중 돌파신호를 보이는 코인을 선택하여 배팅 비율 만큼 매수함 4. 종가에 익절이든 손절이든 모두 매도함 시장과 종목의 추세 수준에 따른 파라..

헤이비트의 Basic 전략은 advance 1.0 바로 전 버전이다. 성과는 아래 표의 오른쪽을 참고하면 된다. 전략 후보 암호화폐 : 3종 K값 : 0.5고정 배팅비율 : (5일 이동평균선보다 높은가? 높으면 1, 낮으면 0) * (변동성 조절 비율) 타임프레임 분산 : X

# 단기 변동성 돌파 전략이란 - 기술적 투자 분야의 대가 중 한 명인 래리 윌리엄스(Larry R. Williams)가 사용했던 전략 중 하나로 - 일일 단위로 일정 수준 이상의 범위를 뛰어넘는 강한 상승세를 돌파 신호로 파악하여,(추세파악의 기준) 상승하는 추세를 따라가며,(추세추종) 일 단위로 빠르게 수익을 실현하는 것이다.(단기 트레이딩) - 가격이 일정 이상의 추세가 형성되면, 계속 그 방향으로 움직이는 특징이 있음을 래리 윌리엄스는 파악했던 것이다. - 또한, 일 단위로 이루어지는 청산 과정은 급작스러운 낙폭에 대한 리스크를 최소화하여 안정적인 우상향을 가능케한다. - 변동성 돌파 전략은 그 이름에서 유추할 수 있듯이 변동성이 큰 시장에서 빼어난 성과를 기록한다. 변동성이 큰 시장일수록 ‘단기..

아래의 작업은 images앱의 models.py에서 이뤄진다. # images 앱에 Like 모델 추가 from ..users import models as user_models class Like(TimeStampedModel): """ Like Model """ creator = models.ForeignKey(user_models.User, null=True, on_delete=models.CASCADE) image = models.ForeignKey(Image, null=True, on_delete=models.CASCADE) # Image 모델에 ForeignKey로 creator 필드 추가 class Image(TimeStampedModel): """ Image Model """ file = ..

one to many 혹은 many to one 관계 - ForeignKey를 이용해야함 # 이 관계가 사용되는 예시 - 한 명의 주인이 여러마리의 고양이를 소유하는 경우 - 한 명의 사용자가 여러개의 사진을 올릴 수 있는 경우 - 한명의 사용자가 여러개의 댓글을 소유하는 경우 = 댓글 여러개가 한명의 사용자를 가지는 경우 - 한 개의 사진이 여러개의 댓글을 갖는 경우 - 한개의 사진이 여러개의 좋아요를 갖는(받은) 경우 # 모델을 이용한 이해 - 한명의 주인이 여러마리의 고양이를 소유하는 경우를 모델로 설계하면 아래와 같음 1. Owner 모델 정의 from django.db import models class Owner(models.Model): name = models.CharField(max_le..

# Abstract base class 란 무엇인가 - Abstract base class 는 모델이기는 하지만, 데이터베이스 테이블을 생성하지 않으며, 공통된 field를 자식한테 물려주는 목적으로 사용된다. 즉, 중복 코딩을 제거하기 위해 사용함. - django.db.models.Model 을 상속받아 만들어지는 모델이며(단, 테이블 생성X), 다른 클래스들이 공통적으로 가지게할 field를 정의한 뒤, Abstract base class 임을 구분하기 위해 내부에 Meta class를 정의하고 거기에 abstract = True를 넣어줘야 한다. (Meta 클래스에는 부가적인 설명 정보가 들어간다. 여기에 적는 것은 field가 아님) - 이전 장에서 User 모델을 만들 때 사용된 Abstrac..

디폴트로 생성되어있는 users앱의 User 모델 설명 - Cookiecutter로 프로젝트를 생성했다면 users앱이 디폴트로 생성되어 있을 것이고, 그 밑의 models.py 파일을 살펴보면 User모델이 정의되어 있는 것을 볼 수 있을 것이다. 이 모델은 허가된 사람들 즉, 회원가입한 사람들의 정보를 저장하는 것으로 사용된다. 이것에 사용되는 모델은 settings/base.py에서 디폴트로 지정되어 있는 것인데 이를 변경할 수 있기도 하다. (이는 그대로 두며, 기존의 것을 확장하여 사용할 것임) from django.contrib.auth.models import AbstractUser from django.db import models from django.urls import reverse ..

# 서버 실행 후 admin 패널 페이지 접속 - http://localhost:8000/admin/ # admin 패널 접속을 위한 super user 생성 - 터미널에서 아래의 명령문을 실행한뒤, Username, Email, Password을 입력한다. - 그 다음 생성한 계정으로 admin 패널을 로그인해보자 python manage.py createsuperuser

# Migration 이란 - database models의 모양을 바꾸기 위한 처리이다. - 모델 혹은 필드를 변경하게 된다면 무조건 마이그레이션을 해줘야 한다. - 새로운 모델을 만들거나 모델을 수정하면 데이터베이스는 이를 모르기 때문이다. 따라서, 마이그레이션을 해줘야 데이터베이스를 업데이트 해줄 수 있다. # 정의했던 모델을 수정하여 필드를 추가한 경우 - 모델을 기존의 정의에서 수정했다면 다음 항목에서와 같이 마이그레이션을 수행해줘야 DB에 반영이 된다. from django.db import models class Cat(models.Model) name = models.CharField(max_length = 30) breed = models.CharField(max_length = 20) ..