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 Matplotlib입니다. 여기에서는 Plotly를 사용하여 인터랙티브한 캔들 차트를 그리는 방법을 소개하겠습니다. Plotly는 웹 기반의 인터랙티브한 차트를 쉽게 생성할 수 있도록 돕는 패키지입니다.

Plotly 설치

먼저, Plotly 패키지를 설치합니다:

pip install plotly

 

Plotly를 사용한 캔들 차트 예제

다음은 Plotly를 사용하여 캔들 차트를 그리는 코드 예제입니다:

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

# 예시 데이터 생성
data = {
    'Date': ['2024-08-01', '2024-08-02', '2024-08-03', '2024-08-04', '2024-08-05'],
    'Open': [100, 102, 105, 103, 108],
    'High': [105, 107, 110, 108, 112],
    'Low': [95, 100, 102, 101, 106],
    'Close': [102, 105, 108, 106, 110]
}

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)

# 캔들 차트 생성
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(
    x=df.index,
    open=df['Open'],
    high=df['High'],
    low=df['Low'],
    close=df['Close']
)])

# 차트 레이아웃 설정
fig.update_layout(
    title='Candlestick Chart',
    xaxis_title='Date',
    yaxis_title='Price',
    xaxis_rangeslider_visible=False
)

# 차트 표시
fig.show()

 

설명

1. 데이터 생성:
   • 예시 데이터로 Date, Open, High, Low, Close 열이 포함된 데이터프레임을 생성합니다.
2. 캔들 차트 생성:
   • go.Candlestick을 사용하여 캔들 차트를 생성합니다. x는 날짜, open, high, low, close는 각 캔들의 가격 정보를 제공합니다.
3. 차트 레이아웃 설정:
   • update_layout을 사용하여 차트의 제목과 축 제목을 설정합니다. xaxis_rangeslider_visible=False로 X축의 범위 슬라이더를 숨깁니다.
4. 차트 표시:
   • fig.show()로 인터랙티브한 차트를 웹 브라우저에서 표시합니다.

이 코드는 간단한 캔들 차트를 생성하여 시각화합니다. Plotly는 대화형 차트를 제공하므로, 차트를 직접 조작하거나 확대/축소할 수 있어 유용합니다.

 

 

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위의 내용 모두가 chatGPT 가 알려준것. 코드내에 주석에다가 최종 전반적인 설명문까지 제공해준다. 

 

 

 

위 코드 수정 전혀 하지 않고 복사하여 실행시키니, 즉시 아래와 같은 챠트 결과물이 나온다.

 

 

 

 

 

 

조금 더 디테일한 요청

신경망 주가예측 결과 총가만 표시하는 챠트 표현 예제 코드

 

 

위와 동일 형식으로 제공해줬고 코드 복사하여 실행. 

 

 

 

 

더 더 디테일한 요청 

- 요청 하면서 이것도 대댑해줄려나 싶었다. 

 

bybit 거래소 api 파이썬 라이브러리 pybit 이용하여 신경망 학습위한 가격 거래량 을 csv 파일로 출력하는법

 

 

답변 

 

Bybit 거래소의 API를 사용하여 가격 및 거래량 데이터를 추출하고 이를 CSV 파일로 저장하기 위해, pybit 라이브러리를 활용할 수 있습니다. pybit은 Bybit의 공식 Python 라이브러리로, API와 상호작용하여 다양한 데이터와 정보를 가져올 수 있습니다.

아래는 pybit을 사용하여 Bybit 거래소에서 가격과 거래량 데이터를 가져오고, 이를 CSV 파일로 저장하는 방법을 설명합니다.

 

1. pybit 설치

먼저, pybit 라이브러리를 설치합니다. 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다:

 

pip install pybit

 

 

 

2. Bybit API 사용을 위한 설정

Bybit API에 접근하기 위해 API 키와 비밀 키가 필요합니다. API 키를 생성한 후, 이를 코드에 설정합니다.

3. 데이터 추출 및 CSV 파일 저장 코드

다음은 Bybit의 pybit 라이브러리를 사용하여 가격과 거래량 데이터를 추출하고, 이를 CSV 파일로 저장하는 예제 코드입니다.

코드 예제:

import pandas as pd
from pybit import HTTP

# Bybit API 클라이언트 설정 (API Key와 Secret Key는 환경 변수 또는 직접 입력)
api_key = 'YOUR_API_KEY'
api_secret = 'YOUR_API_SECRET'

# Bybit HTTP 클라이언트 초기화
client = HTTP(endpoint='https://api.bybit.com', api_key=api_key, api_secret=api_secret)

# 데이터 요청 (예: 최근 100개의 1분봉 데이터)
response = client.kline(
    symbol="BTCUSDT",  # 거래쌍
    interval="1",      # 1분봉
    limit=100           # 데이터 개수
)

# 데이터 확인
data = response['result']

# DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame(data)
df['open_time'] = pd.to_datetime(df['open_time'], unit='s')  # 시간 포맷 변환
df.set_index('open_time', inplace=True)

# 필요한 열만 선택 (시가, 고가, 저가, 종가, 거래량)
df = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']]

# CSV 파일로 저장
csv_file = 'bybit_prices_volume.csv'
df.to_csv(csv_file)

print(f"Data has been written to {csv_file}")

 

 

설명

1. Bybit API 클라이언트 설정:
   • pybit.HTTP 클라이언트를 사용하여 Bybit API에 접근합니다.
   • api_key와 api_secret은 Bybit에서 발급받은 API 키와 비밀 키를 입력합니다.
2. 데이터 요청:
   • client.kline 메서드를 사용하여 특정 거래쌍(symbol)과 시간 간격(interval)에 대한 가격 데이터를 요청합니다.
   • 여기서는 BTCUSDT 거래쌍의 1분봉(interval="1") 데이터를 100개(limit=100) 요청합니다.
3. 데이터 처리:
   • 응답에서 데이터를 추출하여 DataFrame으로 변환합니다.
   • open_time을 pandas의 datetime 형식으로 변환하여 인덱스로 설정합니다.
4. CSV 파일로 저장:
   • df.to_csv를 사용하여 DataFrame을 CSV 파일로 저장합니다.

이 코드를 통해 Bybit 거래소에서 추출한 가격 및 거래량 데이터를 CSV 파일로 저장할 수 있습니다. 이 CSV 파일은 신경망 모델 학습에 사용할 수 있는 형식입니다.

 

 

 

 

* 위 pybit 예제는 그대로 복사해서 실행하면 오류 있음. 

 

 

 

평가 

대단한데? 이 정도면 자신이 전문성이 확보되지 않은 새로운 것을 시도하려고 할 때 나보다는 훨씬 뛰어난 훌륭한 멘토 라고 할 수 있다. 적극 활용 할 수밖에 없음. 조금 사용해 봤는데도 중독성 생김. 영향력 매우 높음. 

 

 

 

 

 

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첫 등록 : 2024.08.17

최종 수정 : 

단축 주소 : https://igotit.tistory.com/5762

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