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프로그래밍/Python 5

[Python] 4. 업비트 자동매매 프로그램 만들기 - 코드 합치기

이번 포스팅에서는 기존에 나누어 작성했던 업비트 연동 및 주문 관련 코드를 하나로 합쳐보고, 함수별로 어떻게 재활용할 수 있는지 살펴보겠습니다. 최종적으로는 불안정한 API 호출을 보완하기 위해 재시도(재요청) 로직을 포함한 fetch_data() 함수를 추가하여 전체적인 안정성을 높여보겠습니다.주요 기능 설명본격적으로 코드 합치기에 앞서, 코드를 간단히 정리해보겠습니다.1. 업비트 연동- access_key, secret_key를 활용하여 업비트 객체 생성- 잔고 조회, 주문(매수/매도), 주문 조회 등 2. 주요 함수- fetch_data() : 네트워크 혹은 서버 이슈로 인해 데이터가 None으로 반환될 경우, 지정된 횟수만큼 재시도 하는 함수- get_cur_price() : 현재가 조회- get..

[Python] 3. 업비트 자동매매 프로그램 만들기 - 코인 주문(매수/매도)

이전 포스팅으로 API 연동을 진행하였고, 오늘은 코인 매수,매도하는 방법 관련하여 포스팅 해보도록 하겠습니다.또, 코인 매수,매도할 때에는 시장가와 지정가를 이용하여 수수료를 부가합니다. 대부분의 코인 마켓에서는 시장가와 지정가의 수수료가 다르지만, 업비트는 동일하더라고요! 참고 하시면 좋을 것 같습니다.사전준비1. 기본코드는 필수로 준비해두고 사용하겠습니다.# =========================================# Upbit API 키 정보 읽기# -----------------------------------------# key.txt 파일에 첫 줄: Access Key#               둘째 줄: Secret Keywith open("ApiKey.txt", "r") ..

[Python] 2. 업비트 자동매매 프로그램 만들기 - 업비트 API 연동 (자산 및 코인 조회, 티커 csv생성)

이전 포스팅으로 환경구성을 먼저 진행하였고, 오늘은 API 연동을 진행하여 자산 및 코인 정보를 조회할 수 있도록 하겠습니다. 환경구성을 진행하지 못하신 분들은 환경구성 포스팅을 먼저 봐주세요~https://94-rokstar.tistory.com/entry/Python-1-%EC%97%85%EB%B9%84%ED%8A%B8-%EC%9E%90%EB%8F%99%EB%A7%A4%EB%A7%A4-%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%A8-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0 [Python] 1. 업비트 자동매매 프로그램 만들기 - 환경구성안녕하세요. 요즘 코인이 다시 불티나게 유행하는 거 같아서 한국에서 가장 큰? 업비트 자동매매 프로그램을 만드는 것을 진행해보겠습니다. 저도..

[Python] 1. 업비트 자동매매 프로그램 만들기 - 환경구성

안녕하세요. 요즘 코인이 다시 불티나게 유행하는 거 같아서 한국에서 가장 큰? 업비트 자동매매 프로그램을 만드는 것을 진행해보겠습니다. 저도 처음이라 다른 블로그 포스팅을 참고하며, 만들었습니다.!  1.   프로그램을 만들기 위해 필요한 것- 파이썬 설치파이썬 설치는 제가 작성한 파이썬 시작 및 파이썬 환경 구축을 참고 부탁드립니다.https://94-rokstar.tistory.com/entry/Python-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EC%8B%9C%EC%9E%91-%EB%B0%8F-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%ED%99%98%EA%B2%BD-%EA%B5%AC%EC%B6%95 [Python] 파이썬 시작 및 파이썬 환경 구축서론C언어 관련하여 포스팅을 ..

[Python] 파이썬 시작 및 파이썬 환경 구축

서론C언어 관련하여 포스팅을 조금 진행하였고, 이제 파이썬 관련하여 포스팅을 진행할 예정입니다. 파이썬을 사용한 지 오래되지 않아 조금 부족하고 틀린 부분이 있다면 지적 부탁드립니다. 파이썬의 장점과 활용 분야파이썬 장점:다른 언어에 비해 코드가 간결하고 읽기 쉬운 문법을 제공하여 초보자들도 쉽게 접근할 수 있습니다.다양한 표준 및 외부 라이브러리(예: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib)를 통해 복잡한 문제를 더 쉽게 해결할 수 있습니다.활용 분야:웹 개발: Django와 Flask와 같은 프레임워크를 이용해 빠르게 웹 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.데이터 분석: Python의 pandas와 matplotlib는 데이터 분석과 시각화에 필수적입니다.인공지능 및 머..

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