• 선형 회귀 알고리즘 import 모듈 선형회귀를 구현하기 위한 Python module 데이터 분석에서 많이 사용되는 선형회귀를 위한 import. from scipy.stats import linregress 리스트로써 아래가 생성되면, X축 Y축으로 점을 찍고, SLOPE를 구한다. slope_point_30_x = [] slope_point_30_y = [] slope_point_15_x = [] slope_point_15_y = [] slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(slope_point_30_x, slope_point_30_y) slope_15, intercept_15, r_value_15, p_value_15, std_err_15 = linregress(slope.. 2021.01.15

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  개발의뢰 방법 암호화폐 트레이딩 시장은 이미 80% 이상 컴퓨터를 이용하여 거래가 되고 있습니다. 그러한 경쟁적인 환경에서 개인이 직접 화면을 보며, 마우스로 손매매를 하는 것은 결코 합리적인 선택이 될 수 없습니다. 트레이딩시 발생되는 무수한 정보를 컴퓨터 속도만큼 분석하고 실수없이 매매를 하기란 불가능에 가깝습니다. 이러한 장벽을 극복하기 위해서는 투자자의 매매철학을 가지고 현존하는 정보기술의 힘을 빌려야 합니다. 본인만의 매매철학과 기술이 완벽히 호환되어 운영된다면 승산이 있습니다. 큰 비용을 들여 플랫폼을 구축한다던가 믿을 수 없는 타기업의 소프트웨어를 구매하여 이용하는 것 또한 부담스럽고 신뢰를 갖기 어려운 것이 현실입니다. 저희 CAAT Bot팀은 투자자들의 이러한 고충을 이해하고 있으며 따라서 투자자들과 .. 2021.01.15

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  Outlier (이상치) 는 어떻게 제거할까요 이상치를 제거 하려면 어떻게 해야 할까요? ​ ​ 알고리즘 트레이딩을 하다보면 사람의 눈으로는 바로 인식할 수 있는 비정상적인 형태를 컴퓨터 언어로 정량적으로 인식할 수 있는 방법을 연구하고 구현해야 합니다. ​ 예를 들면 아래와 같은 차트에서 상단의 3개 포인트와 최저점은 비교적 이상치라고 볼 수 있는데요. ​ 시계열 데이터를 구하고자 하거나 편차값, Medium, Regression 기울기값 등을 구하려고 할 때 4개 이상치를 제거하고 나머지 데이터를 기준으로 만드는 것이 더 합리적인 상황이 있을 수 있습니다. 보통 통계치로써 유의미한 확률로 인정하는 부분이 정규 분포표 기준으로 보았을 때 p-value가 95% 이상을 유의미하다고 판단하고 있습니다. ​ p-value는 아래를 참고해보시기 바랍니다... 2021.01.15