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강화학습 기반 암호화폐 자동매매 프로젝트 제안

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description업비트와 바이낸스의 1분 단위 OHLCV 데이터를 수집·전처리하여 강화학습 기반 자동매매 모델을 개발하고 실제 매매 환경으로 연동하는 프로젝트의 초기 기획안이다. 데이터 수집 API 전략, 저장소 구축, 기술지표 생성 및 강화학습 프레임워크 비교를 주요 내용으로 한다.

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강화학습 기반 암호화폐 자동매매 프로젝트 제안

Source

  • Ancom Workbench/Idea/플랜.md

Summary

업비트와 바이낸스의 1분 단위 OHLCV 데이터를 수집·전처리하여 강화학습 기반 자동매매 모델을 개발하고 실제 매매 환경으로 연동하는 프로젝트의 초기 기획안이다. 데이터 수집 API 전략, 저장소 구축, 기술지표 생성 및 강화학습 프레임워크 비교를 주요 내용으로 한다.

Key Points

  • 목표: 업비트/바이낸스 1분 OHLCV 데이터 기반 강화학습 자동매매 모델 개발 및 실전 연동
  • 데이터 수집: 업비트(python-upbit-api) 및 바이낸스(python-binance, binance_historical_data) API/웹소켓 활용
  • 전처리: 시계열 DB 저장, 시간 동기화(KST), 거래소별 특성 분리, RSI/MACD 등 기술지표 생성
  • 분석 대상: BTC/USDT, ETH/USDT 및 변동성 코인(SOL 등)
  • 참고 사항: 강화학습 트레이딩 프레임워크 비교 표 포함 (원문 참조)

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