코인 급상승 리스트 뽑아보기

 

 

• 코인 급상승 리스트
  • 목적
  • 조건
  • 파이썬 코드
  • 결과물

 

코인 급상승 리스트

 저는 사람들이 코인에 주목을 했었던 이유 중 하나가 엄청난 변동폭이라고 생각합니다. 하루 만에 50%, 100% 상승하는 차트를 보고 있으면 놓친 것을 아쉬워하기도 하고 희망찬 미래를 상상하기도 합니다. 다들 경험했듯이 시세의 급등은 코인의 한 특징이며, 장정이기도 한데 이번 포스팅에서는 과거 급상승했던 코인들의 심볼, 날짜, 상승폭을 엑셀로 뽑아보는 시간을 가져보도록 하겠습니다.

 

 

목적

 급상승 리스트를 뽑아보는 목적은 당연하게도 급등 코인의 특징을 파악하기 위해서입니다. 시세가 오르기 전 어떤 특징이 있는지 보는 것으로 거래량이 어떤지, 변동폭이 어떤지, 기술적 지표들은 어떤지 영감을 얻을 수 있으며 나머지 세세한 수치적인 부분들은 나중에 백테스트로 확인을 해야 하는 부분이지만 리스트들을 쭉 훑어봄으로써 전략의 아이디어들을 떠올릴 수 있습니다.

 

저의 경우에는 먼저 리스트를 보고 떠오르는 전략들을 백테스트합니다. 그리고 결과가 마음에 안 들면 다시 리스트를 보면서 새로운 전략을 찾고 다시 백테스트하고 이 반복이 저의 루틴입니다. 그만큼 자기가 원하는 조건으로 상승차트들의 리스트를 뽑을 줄 아는 것은 꽤 유용하다고 생각합니다.

 

 

조건

 우선 처음에는 단순하게 시세급등만을 조건으로 리스트를 뽑아보는 것을 추천드립니다. 그러면서 자신이 확실하다고 생각하는 지표들을 추후 하나씩 넣어가면서 리스트를 갱신하는 것이 바람직하다고 봅니다.

 

 이번 포스팅에서는,

1) 기간: 2022년 1월 1일 이후 ~ 현재

2) 상승폭: 1일 봉 기준 50% 이상 상승 (최고점 기준)

3) 바이낸스 기준 (상장폐지된 코인들도 포함)

위 조건으로 만들어보도록 하겠습니다.

 

또한, 바이낸스에서 바로 차트데이터를 가져오는 것이 아닌 제 개인 데이터베이스에서 가져오는 방식으로 하였습니다.

데이터베이스에 저장하고 불러오는 것은 이전 글 참고하시길 바랍니다.

코인 차트 데이터 MySQL에 저장하기

 

 

파이썬 코드

import pandas as pd
import pymysql
import binance as bn #제가 만든 임의의 모듈

#티커(심볼) 리스트
ticker_list = bn.tickers("all")
for i in range(len(ticker_list)):
    ticker_list[i] = ticker_list[i] + "USDT"
    
#데이터베이스에서 차트데이터 불러오기
def load_kline(symbol, interval):
    conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password='본인의 비밀번호', db='kline' + str(interval), charset='utf8')
    #본인의 db이름(저의경우 kline1d)
    mycursor = conn.cursor()

    query = """
        select * from `{}`
        """.format(symbol + "_" + interval) #본인의 테이블 이름(저의 경우 BTCUSDT_1d)

    mycursor.execute(query)
    data = mycursor.fetchall()
    conn.close()
    df = pd.DataFrame(data).astype(float)
    df.columns = ['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'volumeUSDT']
    return df
    
timestamp = 1640962800000
#2022년 1월 1일

def run():
    result = []
    for symbol in ticker_list:
        df = load_kline(symbol, "1d")
        temp = df.where(df['high'] >= df['open'] * 1.5).dropna() #상승폭 조건
        temp = df.where(temp['time'] > timestamp).dropna() #기간 조건
        temp.insert(0, 'symbol', symbol)
        temp['time'] = pd.to_datetime(temp['time'], unit='ms')
        if len(temp) > 0:
            result.append(temp)

    if len(result) > 0:
        # 결과를 합쳐서 출력
        df = pd.concat(result, ignore_index=True)
        df.to_csv('급상승(1h)openhigh.csv', index=False)
    else:
        pass

run()

 

티커(심볼) 리스트를 작성할 때 제 임의의 모듈을 사용했습니다. 티커(심볼) 리스트를 가져오는 것이 궁금하신 분들은 이전 글 참고하시길 바랍니다.

[python]코인 알림 봇 만들기(5편) : ticker(심벌) 가져오기

 

 

결과물

코인 1일 봉 기준 50% 상승했던 코인들의 엑셀 리스트입니다.

column은 ['symbol', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'volumeUSDT']로 총 8개로 이루어져 있습니다. 여기서 상승폭 퍼센티지를 보고 싶으면 (high / open) *100을 해주시면 됩니다.

 

가장 위의 SLP의 22년 2월 9일 차트를 확인해 보도록 하겠습니다.

하루에 약 70%가량 상승한 것을 확인할 수 있습니다.

 

리스트를 보면서 좋은 전략을 만들고, 성공적인 투자되시길 바랍니다. 이번에 뽑아본 엑셀파일도 첨부하도록 하겠습니다.

급상승리스트(1d).csv

0.05MB