'딥러닝을 이용한 주식 자동매매 프로젝트'입니다.

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주식시장에서 개인, 기관, 외인 수익률의 격차를 줄이고 감정을 배제한 완벽한 시스템 트레이딩을 위해 고안된 프로젝트 입니다.

본 프로젝트는 백테스팅을 통한 신뢰도를 구축후 실투자에 적용할 예정입니다.

배포는 웹 혹은 앱 어플리케이션 형태로 배포될 예정입니다.

개인 투자성향에 맞춤 커스터마이징을 적용할 예정입니다.

본 프로젝트는 주가를 분석/예측하는 al-1과 금융 뉴스기사의 텍스트 감정분석을 통한 al-2가 결합된 형태를 목표로 하고있습니다.

본 프로젝트는 딥러닝 금융 플랫폼의 효시로서 추후 부동산매매, 원자재매매, 자산관리등 통합 시스템을 구축하는것이 최종 목표입니다.

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현재 진행상황

데이터 수집(크롤링을 통한 뉴스기사, financedatareader를 이용한 주가데이터) --완료

API를 이용한 로그인/주문/잔고확인 기능 --완료

주가데이터와 뉴스데이터를 데이터베이스에 저장 --완료

누적된 데이터를 이용해 모델 학습 --진행중

종목 선정에 대한 알고리즘 도출 --논의중

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최신 진행 상황

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LSTM을 이용한 삼성 주가데이터의 예측

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이전 진행 상황

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Talib을 이용한 보조지표 생성(완성)

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invest.com의 금융 뉴스기사 크롤링(완성)

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financedatareader open source package를 이용한 주가데이터,환율,코스피지수등의 데이터 수집(완성)

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대신증권 API CYBOS Plus 를 이용한 과거 분단위 주식데이터 수집(완성)

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