파이썬과 리액트를 활용한 주식 자동거래 시스템 구축

박재현

개발을 좋아하며 잘하고 싶은 개발자입니다. 개발자의 제1 덕목은 배움이라는 신념으로 새로운 것을 배우는 데 주저하지 않으려 노력하고 있습니다. 몇 년 동안 포탈 개발, 하둡, 스파크, MongoDB, Redis 셋업 및 사내 시스템 연계 등 다양한 업무를 맡아 진행했고, 최근 서울대학교 데이터 사이언티스트 교육 과정을 수료했습니다. 현재는 파이썬, 타입스크립트, 자바스크립트, 리액트 기반의 사내 메신저 개발 업무를 리딩하고 있습니다.

• ▣ 01: 주식 자동 거래 시스템 프로젝트
  • 1.1 프로젝트 소개
  • 1.2 프로젝트의 목표
  • 1.3 프로젝트에 진행에 필요한 사항
  • 1.4 책의 구성
  • 1.5 책에서 다루지 않는 내용
  • 1.6 개발 환경 구성
    • 파이썬 설치 및 가상 환경 구성
    • 파이썬 가상 환경 만들기
    • 비주얼 스튜디오 코드 설치 및 실행
  • 1.7 통합 개발 환경(IDE) - 비주얼 스튜디오 코드
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• ▣ 02: 프로젝트 시작하기
  • 2.1 시스템의 구조 및 설정
    • 전체 시스템의 구성
    • 프로젝트 모듈 구성
    • 프로젝트 패키지 구성
  • 2.2 프로젝트 초기 환경 설정
  • 2.3 증권사 Open API
    • 이베스트 투자증권
    • xingAPI 사용법
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• ▣ 03: 데이터 수집
  • 3.1 증권사 API 이용한 주식 정보 수집
    • XASession 객체 구현
    • XAQuery 객체 구현
    • TR 기능 개발
  • 3.2 공공데이터 수집
    • 공공데이터 사용 신청
    • 공공데이터 수집 개발
  • 3.3 웹 크롤링
    • 크롤링의 이해
    • 웹 크롤러 개발
  • 3.4 데이터 마켓
    • Quandl
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• ▣ 04: 데이터베이스를 이용한 데이터의 저장, 삭제, 업데이트, 가공
  • 4.1 MongoDB 설치 및 개발환경 구성
    • MongoDB 설치 및 서버 실행
    • 문서(Document), 컬렉션(Collection), 데이터베이스(Database)
    • MongoDB의 저장 공간 생성
  • 4.2 MongoDB의 기본적인 명령어
    • 데이터 생성(Create)
    • 데이터 조회(Read)
    • 데이터 변경(Update)
    • 데이터 삭제(Delete)
  • 4.3 MongoDB의 다양한 명령어
    • 배열(Array) 관련 명령어
    • 데이터 집계(Aggregation) 관련 명령어
    • 텍스트 탐색(Text Search)
  • 4.4 데이터의 가공을 지원하는 모듈
    • 접속 정보 설정 및 PyMongo 설치
    • MongoDBHandler 클래스 구현
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• ▣ 05: 데이터 수집 및 트레이딩
  • 5.1 윈도우 스케줄링을 이용한 데이터 수집 실행
    • 스크립트 구현 및 스케줄러 등록
  • 5.2 파이썬 스케줄러
    • 스케줄러 구현
  • 5.3 트레이딩 모듈
    • 계좌 정보 API
    • 주식 주문 API
    • 트레이딩 모듈 구현
  • 5.4 백테스팅
    • 과거 데이터 조회 API
    • 백테스팅을 위한 xingACE
    • 트레이딩 로직의 백테스팅
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• ▣ 06: REST API 서버
  • 6.1 서버와 앱이 통신하기 위한 RESTFul 서비스 디자인
  • 6.2 프로젝트의 REST API 디자인
    • 플라스크를 활용한 REST API 서버
    • 주식 종목 정보 API
    • 주식 가격 정보 및 주문 정보 API
    • API 서버의 테스트 케이스
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• ▣ 07: 리액트를 이용한 프로젝트의 화면 구현
  • 7.1 리액트(React)란?
    • Material UI
    • 개발 환경 설정 및 리액트 앱 생성
    • 리액트 앱의 기본 구성
  • 7.2 리액트 메인 컨셉
    • 컴포넌트 구성 및 렌더링
    • 이벤트 핸들링과 리프팅 스테이트 업
    • 개발 화면 디자인
  • 7.3 프로젝트 웹 개발
    • 종목 검색 화면 개발
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• ▣ 08: 데이터 가공 및 분석
  • 8.1 주피터 노트북(Jupyter Notebook)
    • 주피터 노트북 설치 및 실행
    • 주피터 노트북에서 새로운 폴더와 노트북 파일 생성
  • 8.2 판다스(pandas)
    • 판다스 설치 및 샘플 데이터 준비
    • 판다스로 EPS, PER 데이터 구하기
  • 8.3 회귀(Regression) 분석
    • 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression)
    • 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)
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• ▣ 09: 배포
  • 9.1 서버 준비
    • 마이크로소프트 에저(Azure)에서 서버 생성
  • 9.2 MongoDB 서버
    • 배포 전 준비
  • 9.3 REST API 서버의 배포
    • 에저 웹앱 배포
  • 9.4 리액트 애플리케이션 배포
    • 리액트 앱 빌드
    • http-server에 리액트 앱 배포
    • 에저에서 리액트 앱 배포
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• ▣ 10: 퀀트 전략
  • 10.1 NCAV 전략
    • NCAV 전략의 구현
  • 10.2 GP/A, PBR을 이용한 퀀트전략
    • 판다스를 이용한 고GP/A, 저PBR 퀀트 전략의 구현
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• ▣ 부록A: 형상 관리
  • A.1 형상 관리 도구의 개념
  • A.2 깃(Git)과 깃허브(GitHub)
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• ▣ 부록B: 리액트의 다양한 오픈소스 프로젝트
  • B.1 React-bootstrap
  • B.2 Font Awesome
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• ▣ 부록C: 비주얼 스튜디오 코드 플러그인
  • C.1 REST Client
  • C.2 React snippets

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