분류 전체보기 ( 2585 ) ONNX . Open Neural Network Exchange . 딥러닝 모델 변환 표준 포맷 ONNX . Open Neural Network Exchange- 딥러닝 모델 변환 표준 포맷 ONNX 개요목적: ONNX는 다양한 딥러닝 프레임워크 간에 모델을 쉽게 변환하고 사용할 수 있도록 하는 표준화된 모델 포맷.지원 프레임워크: PyTorch, TensorFlow, Keras, MXNet 등 여러 주요 딥러닝 프레임워크에서 모델을 ONNX 형식으로 변환할 수 있음.런타임: ONNX Runtime을 통해 다양한 하드웨어에서 최적화된 추론을 지원함.특징: 모델의 이식성, 경량화, 하드웨어 최적화, 다양한 플랫폼에서의 실행 등을 지원.ONNX는 딥러닝 모델의 호환성과 이식성을 높이기 위해 개발된 포맷으로, 다양한 프레임워크와 플랫폼에서 모델을 쉽게 변환하고 실행할 수 있게 해준다. ONNX 공.. 2024. 8. 29. PyTorch . Visual C++ 에서 LibTorch 개발 환경 설정 개요 PyTorch 의 기능들을 C++ 에서 사용 가능하게 해주는 라이브러리인 LibTorch 다운로드 하고 VC++ 2022 에서 LibTorch 개발 환경 셋팅. VC++ 에서 개발환경 셋팅이라 함은 프로젝트 설정 옵션에서 Include Directories , Library Directories, Linker Input 부분에 경로 추가 설정하는 게 전부이다. LibTorch 가 dll 형식이므로 통상적인 dll 활용 위한 VC++ 에서 해줘야하는 설정 이며 간단하게 달성됨. LibTorch 라이브러리 다운로드 다운로드 방법 https://pytorch.org/ 상기 페이지에서 보이는 INSTALL PYTORCH 에서 옵선 선택하여 보이는 Release 버전, Debug 버전 압축.. 2024. 8. 29. MQL5 . 메타 시간을 UTC 로 변환하기 . 일광절약 시간제 (DST) 고려 개요 - 메타트레이더 에서의 시각은 UTC 로 통일되어 있지 않고 브로커 마다 다르며 , 통상 UTC + 2, UTC +3 으로 되어있다. 브로커의 서버 위치의 로컬 시라고 설명하고 있으나 꼭 그렇지도 않다. 암튼 난 이 시간을 메타시간이라고 표현한다. - 메타 트레이더 코딩 하는 경우에도 모든 시간들은 메타 시간으로 반환되기 때문에 UTC 가 아니어서 더 헷갈리게 만들고 있으며, 시간 관련 주요 정보 활용하는 코드 작성시 일관성 훼손하는 주범이다. - - 예로 캔들 데이터 구조체인 MqlRate 의 멤버로 time 이 있는데 이 시간 역시 메타시간 이다. 그 외 mql5 의 모든 시간이 메타시간 임. - utc 로 변환하는 함수들은 직접 구현해야 하는데, 단순이 UTC+2 처럼 항.. 2024. 8. 28. MQL5 . 기본 자료형 바이트 크기 및 표준 자료형 대응표 메타트레이더 5 의 언어 MQL5 에서는 표준 정수형(uint32_t , int64_t ,..) 지원되지 않고 int, long, ulong, .. 형식만 지원된다. 아래 표에 MQL5 의 기보 자료형의 바이트 사이즈 정리하였고, 해당 자료형에 대응하는 stdint 의 자료형 정리. MQL5 자료형 바이트 크기sdtint.h 대응 자료형. char1int8_tuchar1uint8_tshort2int16_tushort2uint16_tint4int32_tuint4uint32_tlong8int64_tulong8uint64_tfloat4N/A (C 표준 실수형 float)double8N/A (C 표준 실수형 double)color4N/A (특정형 없음)bool1bool (C 표준 bool)datetime.. 2024. 8. 28. 하 ..미친 또라이 마이크로소프트. 윈도우 업뎃하고 내 PC 재부팅 좀 그만 하라고 !!!! 빌게이츠 이 양반이 나이 쳐먹고 노망이 왔나 .. 사회주의자 되더만 별 미친 또라이 짓거리 그만 좀 하지? 2023년 5월 5일 기록. 하.... 마이크로 소프트 이 시키들 도대체 왜 니들 마음대로 내 PC 윈도우 업뎃시키고 니들 마음대로 내 PC 재부팅 시키냐고 !!!!! 제발 그만 좀 해라. !!!!! 윈도우 업뎃 금지하고 재부팅 방지하기 위하여 가장 확실하다고 믿었던 레지스트리 설정해도 오늘 내 PC 업뎃 시키고 재부팅 시켜놓았다. 레지스트리 에서 업뎃 방지 설정하기 상세 : https://igotit.tistory.com/1103 윈도우 10. 자동업데이트 자동재부팅 방지 설정하기.개요. 윈도우10 의 기본설정은 자동업데이트 하고 재부팅도 지 마음대로 하고 있다. 이런 자동 재부팅은 윈도우10 에서 장시간 연속 구동 응용프로그램 실행시켜둔 경우 치명적인 결과를 준다.igotit.tistory... 2024. 8. 28. 바이비트 MT5 . 현재 시점 부실 사항 정리 개요 바이비트 거래소 의 메타트레이더 5 (이하 MT5)가 서비스 론칭 한지 오래되지 않아서인지(현재 2024.08.27) 부실한 부분들이 있다. 매매 기능 자체는 문제없으나 좀 더 세밀한 정보 류에 있어서는 아직 완성도 높지 않은 부분들이 있다. 부실함이 있다해도 일관성 있으면 차라리 좋은데 일관성 없게 부실함. 론칭 초기라 이해는 되나 , 이후 개선되길 기대하면서 메모 남겨두고 이후 추적 대상. 참고 : 바이비트 MT5 설치 상세 : https://igotit.tistory.com/5765 부실1. 지수 종목 거래 안됨 . - 암호화폐, FX, 골드, 오일 등은 MT5에서 거래 가능하나 나스닥, S&P 등은 가격 등은 볼 수 있으나 거래 비활성화되어 있음. 부실 1 해결됨. 2024년 .. 2024. 8. 27. bybit . API V5 . 웹소켓 Kline . 실시간 캔들 수신 웹소켓으로 실시간 캔들 수신 웹소켓 구독 해지 공통사항 : https://igotit.tistory.com/4946 웹소켓 Kline 요청하기. subscribe Topic kline.{interval}.{symbol} e.g., kline.30.BTCUSDT interval 설정 가능값 : 1 3 5 15 30 60 120 240 360 720 D W M subscribe 구문 예 파이썬 pybit 패키지 이용한 요청예 . 리니어 BTCUSDT 의 5분 봉 실시간 캔들 정보 요청한것. from pybit.unified_trading import WebSocketfrom time import sleepws = WebSocket( testnet=True, channel_type="line.. 2024. 8. 25. plotly . 다이아그램 그리기 원 여러개 그리고 라인으로 연결 예 실행 결과 - 웹브라우저 실행되면서 아래처럼 표현됨. 첫 등록 : 2024.08.24최종 수정 : 단축 주소 : https://igotit.tistory.com/5774 2024. 8. 24. plotly . 웹으로 챠트 표현 코드 1. csv 파일 읽어서 캔들 챠트 그리기 csv 파일 형식 . 아래와 같은 형식으로 데이터 수집하는 방법 : https://igotit.tistory.com/5766 의 코드 4. 위 형식의csv 파일을 읽어서 캔들 챠트 표현하는 코드. 코드 설명:CSV 파일 읽기:csv_file에 파일명을 지정하고, pd.read_csv(csv_file)로 CSV 파일을 읽어 df 데이터프레임에 저장.타임스탬프 변환:df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')로 밀리초 단위 타임스탬프를 datetime 형식으로 변환.캔들 차트 생성:go.Figure와 go.Candlestick로 캔들 차트를 생성.x축에 timestamp, open, h.. 2024. 8. 23. 암호화폐 캔들 데이터 확보 코드 . 파이썬 pybit 바이비트 암호화폐 캔들 데이터 처리 코드 . 파이썬 pybit 이용. 개요 암호화폐 거래소 바이비트 API 통신 위한 공식 파이썬 패키지 pybit 이용하여 파이썬에서 캔들 데이터 확보하기 위한 가장 기본적인 형태(사람이 사용하기 불편한 형태)에서 출발하여 점진적으로 더 유용한 형식으로 코드 발전시키는 과정, csv 파일로 저장 , 코드 정리 방법등 단계별로 모두 정리. 본 글에서의 바이비트 API 버전 : 현재(2024. 08.21) 시점 최신 버전 API V5 . 사전 필수 셋팅 - 파이썬 개발환경 구축 되어있어야 함. 구축예 : https://igotit.tistory.com/5761- 파이썬에 pybit 설치되어있어야 함. 설치구문 : pip install pybit 사전 .. 2024. 8. 22. Python . Pandas DataFrame 클래스 Pandas 의 DataFrame 정의:표 형태로 크기 가변 가능한 행과 열로 구성된 데이터 구조 구성 요소:Index:각 행을 식별하는 레이블기본적으로 0부터 시작하는 정수 인덱스 사용Columns:데이터의 속성을 나타내는 레이블각 열은 고유한 이름을 가짐Data:각 셀에 저장된 데이터 DataFrame 데이터 구조는 테이블. DataFrame 클래스 class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=None) data : ndarray (structured or homogeneous), Iterable, dict, or DataFrameDict can contain Series, arrays, const.. 2024. 8. 22. 뉴럴넷 아키텍쳐 종류와 특징 신경망 아키텍쳐 종류와 특징 시계열 예측을 위한 PyTorch에서 활용 가능한 신경망 아키텍처를 정확도 높은 순으로 나열하는 것은 주어진 데이터와 문제의 복잡성에 따라 다를 수 있지만, 일반적으로 효과적이라고 알려진 아키텍처들을 다음과 같이 정리할 수 있다. 여기서는 최근 연구와 실무에서 널리 사용되는 아키텍처들을 기준으로 나열한다. 1. Transformer설명: 순차 데이터에 강력하며, Attention 메커니즘을 활용하여 장기 의존성을 학습하는 데 효과적.장점: 병렬 처리 가능, 장기 의존성 학습에 우수.사용 예: 최신 주가 예측, 자연어 처리.2. Long Short-Term Memory (LSTM)설명: RNN의 확장으로, 장기적인 의존성을 기억하기 위해 셀 상태와 게이트를 사용.장점: 시계.. 2024. 8. 21. bybit . API V5 . rest . Get Public Recent Trading History . 틱 데이터 bybit . API V5 . rest . Get Public Recent Trading History . 체결 틱 데이터 개요 - 바이비트 거래소의 모든 종목의 최근 체결 틱 데이터 확보가능. - 실시간 웹소켓으로 확보되는 실시간 시세(채결 틱) 데이터의 현재시점 이전 과거 틱 데이터들 확보가능하다. 본인의 프로그램이 실시간 시세 데이터를 활용하는 경우, 프로그램 실행 시점 이전의 과거 틱데이터가 필요한 경우 본 request 로 과거 틱 데이터 확보한다. HTTP Request GET /v5/market/recent-trade 요청인자 ParameterRequiredTypeCommentscategorytruestringProduct type. spot,linear,inverse,options.. 2024. 8. 21. 바이비트 . 메타트레이더 5 설치 . FX , 나스닥 , 골드, 오일도 거래가능. 개요 - 암호화폐 거래소중 유일하게 메타트레이더 4 지원했던 바이비트에서 메타트레이더 5 서비스로 업그레이드 하였다. 대환영 !!! - 바이비트 메타트레이더 4에서는 암호화폐만 거래 가능했으나 바이빗 MT5 에서는 암호화폐뿐만 아니라 FX, 나스닥 , 골드 , 오일 등 100여종의 다양한 종목 거래도 가능. 대대대대환영 !!!!!! 바이비트의 MT5 설치하기 단계1. MT5 계좌 만들기 바이빗 거래소에 가입된 상태에서 메타트레이더5 전용계좌를 추가해야 한다. 바이빗 가입 하기 (수수료 15% 할인됨 ) 바이비트 로그인 상태에서 아래 주소에서 메타트레이더 5 전용 계좌 추가한다. MT5 전용 계좌 생성 하기 위 주소 방문하면 아래 화면처럼 보이고, Create MT5 Account 버튼 클릭.. 2024. 8. 18. 신경망 . transformer / temporal fusion transformer 차이점 기본 Transformer의 어텐션어텐션 메커니즘:Scaled Dot-Product Attention: 쿼리, 키, 값 벡터를 사용해 어텐션 점수 계산. 가중합을 통해 출력 생성.멀티헤드 어텐션: 여러 어텐션 헤드를 병렬로 사용해 다양한 정보 처리.구성:인코더-디코더 구조: 인코더는 입력 시퀀스 처리, 디코더는 인코더 출력을 바탕으로 최종 출력을 생성.위치 인코딩: 시퀀스 순서 정보 제공.Temporal Fusion Transformer (TFT)의 어텐션어텐션 메커니즘:스태틱 및 동적 어텐션: 스태틱과 동적 어텐션을 결합해 시계열 데이터의 다양한 시간적 패턴 처리.디코딩에 사용: 스태틱과 동적 어텐션을 결합해 예측 성능 향상.추가 구성 요소:Temporal Fusion Layer: 장기적 트렌드와 단기.. 2024. 8. 18. bybit . API V5 . rest . Get Kline . 캔들 백데이터 bybit . API V5 . rest . Get Kline . 캔들 백데이터 개요 - 바이비트 거래소의 모든 종목의 캔들 데이터 확보가능. - 기능: 지정된 거래 페어의 과거 Kline(캔들) 데이터를 불러옴- 용도: 과거 가격 분석, 트레이딩 전략 테스트, 시장 동향 파악 HTTP Request GET v5/market/kline 요청인자 ParameterRequiredTypeCommentscategoryfalsestringProduct type. spot,linear,inverseWhen category is not passed, use linear by defaultsymboltruestringSymbol name, like BTCUSDT, uppercase onlyintervaltruest.. 2024. 8. 17. chatGPT 에 코딩 해달라고 해봤다. 개요 파이썬 코딩 하는 중에 챠트 쪽은 익숙하지 않아서 , 통상적인 방법인 웹 검색하여 이곳저곳 보면서 옥석 가려내고 좋은 정보 있는 곳에서 제시된 코드 확인하면서 따라 해보는 식으로 하려고 했었는데.. 통상 2~3일은 소요된다. chatGPT에게 물어보면 내가 수행해야 했던 많은 시간들을 압축하여 혁신적으로 빠른 시간 내에 정리된 고품질 정보 획득 할 수 있게 해 준다. chatGPT 에게 요청한 것 chatGPT 페이지에서 아래 요청을 했다. 캔들 데이터 챠트 그리기 위한 파이썬 패키지 추전해줘 게 중에 가장 많이 사용되는 패키지의 예제 코드 작성해줘 아래와 같은 답변이 나왔다. chatGPT 가 해준 것 캔들 차트를 그리기 위해 많이 사용되는 파이썬 패키지는 Plotly와 Matplo.. 2024. 8. 17. 파이썬 포터블 개발환경 구축 - 설치 방식. 파이썬 포터블 개발환경 구축 개요 - PC 에 종속되지 않고 외장 USB 스토리지 에 파이썬 개발환경 및 작업파일들 몰아두고 어떤 PC 든 USB 로 외장 스토리지 연결하면 파이썬 코딩 작업 가능하게 함. 일관성 달성. - 파이썬 IDE 로 VSCode 이용. ( VSCode 가 포터블 활용 지원됨. ) - 상기의 목적을 달성하기 위하여, 이전 시도했던 Python embeddable 다운로드 방식으로 하면 가상환경 생성하는 venv 나 pip 패키지 등이 포함 되어있지 않아 번잡스럽다. - 본 글에서는 파이썬 설치파일로 설치경로를 외장 스토리지로 하여 포터블 구축 한다. 외장 스토리지에 파이썬 설치 파이썬 설치 파일 다운로드 주소 : https://www.python.org/down.. 2024. 8. 16. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 144 다음
