Building a Cryptocurrency Trading System Was it successful? Will Choi 2021.06.02 

이 주제를 선택한 이유 1. 데이터 중심 어플리케이션 설계에 관한 주제 ❌ 2. 버즈빌에서 일하며 배운 것 ➡ 빌링서비스 구축기 ❌ 3. 개인적으로 개발했던 경험기👌 a. 축구 기록 관리 웹 어플리케이션 운영 경험 ❌ b. 부동산 데이터 분석 어플리케이션 개발 경험 ❌ c. 암호화폐 자동 매매 알고리즘 개발 경험 👌 

System Trading을 개발한 계기 1. 2017년 갑자기 전회사 개발팀으로 업무 변경 - 업무 : Java - 관심 : Python 2. 회사에 Python을 전파하고자 하였으나 실패 3. 그냥 혼자 Python 프로젝트를 만들자 4. 암호화폐 Boom 5. 은행이율보다 높은 수익을 내는 뭔가를 만들자 - 연이율10% ?? / 월이율 1% ?? 6. 2017년 추석 연휴 

알고리즘 v1 개요 1. 가격 하락시 매수 ➡ 조금 오르면 매도 2. 매수 했는데 계속 하락 ➡ 손절 매 수 매 도 매 수 매 도 매 수 매 도 매 수 손 절 

문제 1. 완벽한 타이밍을 맞추기 쉽지 않다.➡ 거의 불가능 2. 손절이 많이 발생해서 이익을 상쇄 시켜 버린다. 

워렌버핏의 투자원칙 

워렌버핏의 투자원칙 

알고리즘 v2 개요 1. 가격 하락시 매수 ➡ 조금 오르면 매도 2. 매수 했는데 계속 하락 ➡ 또 다시 매수(매도시점을 앞당김) ➡ 이익이 발생하는 가격이 오면 매도 🔄 반복 매 수 매 도 매 수 매 도 매 수 매 도 매 수 매 수 매 도 

리스크 1. 암호화폐가 없어진다. 2. 거래소 폐쇄 또는 암호화폐 거래 금지 등 3. 매수한 암호화폐가 가격이 떨어지기만 한 후 영원히 혹은 몇년간 상승하지 않거나 사라진다. 

리스크 1. 암호화폐 자체가 없어진다. ➡ 없어질 확률은 거의 없을 것이다. 2. 거래소 폐쇄 또는 암호화폐 거래 금지 등 ➡ 약간의 리스크는 있지만 현재 세계적인 추세로는 폐쇄나 금지가 발생하지 않을 것이다. 3. 매수한 암호화폐가 가격이 떨어지기만 한 후 영원히 혹은 몇년간 상승하지 않거나 사라진다. ➡ 신뢰할 수 있는 종류만 매매하도록 한다. 

알고리즘 세부사항 진화 과정 1. Is_buy_timing - 현재 시장의 추세를 분석 - 분석된 추세에 따라 매수 시점을 결정 2. sell_order - 박리 다매 - 조금 오르면 매도(예:0.1%) 🔄 반복 

문제 1. Make_buy_order 를 했는데 매수가 안되고 가격이 상승 - 하나도 체결이 안되는 경우 - 일부만 체결이 된 경우 

알고리즘 진화 1. 매수 도중에 가격이 오르면 매수 주문을 취소! 2. 취소후에 보유자산이 있으면 평균단가에 적정한 이율을 적용하여 매도! 3. 없으면 다시 시장 추세 분석! 

문제 1. Make_sell_order를 했는데 매도가 안되고 가격이 하락 

알고리즘 진화 1. 매도 도중 가격이 하락 하는 경우 추가 매수 할 수 있는 예산이 있는지 확인 2. 예산이 있다면 매도 주문을 취소! 3. 추가 매수 주문 생성! 

알고리즘 시뮬레이션 

알고리즘 시뮬레이션 JB x3 X4 

code def process(): api = API() data = None while not is_buy_timing(data): # analysis data from api data = api.analysis() buy_order = api.make_buy_order() while not buy_order.is_completed(): current_price = api.get_current_price() if current_price > buy_order.price * 1.01: api.cancel_order(buy_order) if api.get_balance() > 0: break else: return 0 # profit is zero sell_order = api.make_sell_order() while not sell_order.is_completed(): current_price = api.get_current_price() if current_price < sell_order.price * 0.9: if has_budget(): api.cancel_order(sell_order) buy_order_2 = api.make_buy_order() while not buy_order_2.is_completed(): ... profit = sell_order.funds - buy_order.funds return profit 

누더기 코드 - 극악의 디버깅 난이도 - 코드 수정 거의 불가능 - 나중에 코드 내용 파악 거의 불가능 - 각종 에러 대응 거의 불가능 - Logic 에러 - Api 에러 - 네트워크 에러 - 알 수 없는 에러 - 등등등... 

아키텍처를 도입하자 Clean Architecture DDD 

아키텍처를 도입하자 Domain Layer - 나를 위해 24시간 일하는 Worker - 분석담당 Worker(Waiting) - 매수담당 Worker(Buying) - 매도담당 Worker(Selling) - Worker는 공통적으로 work라는 행동을 하는데 각자의 work방식은 고유하다. - Worker는 일할때 필요한 api(인터페이스)가 반드시 필요하다. - 일할 때 필요한 각종 데이터도 가지고 일한다.(budget, market, orders 등) 

아키텍처를 도입하자 Repository Pattern - Worker들의 작업의 영속성을 위해 DB에 각 Worker들의 상태를 저장할 필요가 있었다. 

아키텍처를 도입하자 Service Layer ● 언제까지 추가매수? ○ 예산이 남아있을때 까지! ● 예산 분배 전략이 중요! ● 추가 매수하는 시점이 중요! ex) 예산: 20,000원 1차: 100원/1000원어치: 101원/10원 2차: 96원/1000원어치: 99원/20원 3차: 93원/1000원어치: 97원/30원 4차: 73원/3500원어치: 85원/190원 5차: 58원/3500원어치: 74원/295원 6차: 26원/5000원어치: 45원/2250원 7차: 12원/5000원어치: 30원/3000원 

code def work(): while True: if worker := WorkerRepository.get_oldest_worker(): try: worker.work() WorkerRepository.update(worker) if worker.status == 'end': new_worker = ... WorkerRepository.add(new_worker) send_alarm(...) except domain_model.ApiError as e: send_alarm(f'API Error: ...") except Exception as e: send_alarm(f'Exception: ...") Service Layer 

code class Worker(abc.ABC): def __init__(self, api: AbstractApi ...): self.api = api ... @abc.abstractmethod def work(self): raise NotImplementedError def buy_order(self, price: float) -> Order: ... order = self.api.buy_order(price, self.budget) ... def sell_order(self, price: float) -> Order: ... def cancel_order(self, order: Order): ... def update_from_api(self): ... Domain Layer 

code Domain Layer class WaitingWorker(Worker): def work(self): if self._is_buy_timing(): order = self.buy_order(self.trade_price) self.status = WorkerStatus.BUYING self.orders.append(order) def _is_buy_timing(self): trend = self._decide_trend() if self.trade_price < self.waiting_price: if trend == MarketTrend.OVERHEATING: return self.trade_price < self.short_average * SHORT_TIMING ... elif trend == MarketTrend.NORMAL: return ... elif trend == MarketTrend.FROZEN: return ... return False def _decide_trend(self): if self.trade_price > self.long_average * (...): return MarketTrend.OVERHEATING elif ...: return MarketTrend.NORMAL elif ...: return MarketTrend.FROZEN else return MarketTrend.DANGER 

code Domain Layer class BuyingWorker(Worker): def work(self): latest_order = self.orders.get_latest_order() sell_rate = self.get_sell_rate() if latest_order.status == OrderStatus.WAIT: if self.trade_price >= self.orders.avg_buy_price * sell_rate: self.cancel_order(latest_order) else: # cancel or done if self.balance > 0: order = self.sell_order(self.orders.avg_buy_price * sell_rate) self.status = WorkerStatus.SELLING self.orders.append(order) else: self.status = WorkerStatus.WAITING 

code Domain Layer class SellingWorker(Worker): def work(self): latest_order = self.orders.get_latest_order() if latest_order.status == OrderStatus.WAIT: if self.budget != EMPTY and self._is_additional_buy_timing(): self.cancel_order(latest_order) else: # cancel or done if wait_orders := self.orders.get_wait_orders(): for o in wait_orders: self.cancel_order(o) else: if self.balance > 0: order = self.buy_order(self.next_price) self.status = WorkerStatus.BUYING self.orders.append(order) else: self.revenue = self.orders.get_sell_funds - self.orders.get_buy_funds self.status = WorkerStatus.END 

code Domain Layer class AbstractApi(abc.ABC): def __init__(self, market: Market): self.market = market @abc.abstractmethod def buy_order(self, price: float, budget: float) -> Order: raise NotImplementedError @abc.abstractmethod def sell_order(self, price: float, volume: float) -> Order: raise NotImplementedError @abc.abstractmethod def cancel_order(self, order_id: str) -> str: raise NotImplementedError @abc.abstractmethod def get_order(self, order_id: str) -> Order: raise NotImplementedError @abc.abstractmethod def get_orders(self, order_ids: List[str]=None) -> List[Order]: raise NotImplementedError @abc.abstractmethod def get_prices(self, unit: str='minute', counts: int=1, to: datetime=None) -> List[Price]: raise NotImplementedError @abc.abstractmethod def get_balance(self) -> Balance: raise NotImplementedError 

code Repository class Worker(models.Model): ... def to_domain(self, api: AbstractApi) -> domain_model.Worker: work_type = domain_model.Work if self.status == WorkerStatus.WAITING: work_type = domain_model.WaitingWorker elif self.status == WorkerStatus.BUYING: work_type = domain_model.BuyingWorker elif self.status == WorkerStatus.SELLING: work_type = domain_model.SellingWorker w = work_type( api=api(self.market), status=self.status, ... ) return w 

아키텍처 도입후 최종 구성도 

결과 Was it successful? 

결과 Was it successful? - 은행이율보다 높은 수익률을 달성하였을까? 20-11 20-12 21-01 21-02 21-03 21-04 21-05 

결과 Was it successful? - 6.42% - Not bad 20-11 20-12 21-01 21-02 21-03 21-04 21-05 0.8% 1.5% 0.3% 0.5% 0.45% 0.67% 2.2% 

결론 - 투자는 없어도 되는 돈으로 - 주식에도 적용 - 클린아키텍처 & DDD - 끈질기게 계속 하면 된다.