1. 개요 FLOWBIT VER2가 릴리즈 되었다. "이젠 정말 버그가 없겠지?" 라는 생각으로 테스트를 한 기간이 3개월이 넘어갔다. 각자 자신의 커리어를 위해 관철하는 과정에서 일부의 시간을 하나의 프로젝트에 사용한다는 것은 쉬운일이 아니다. 그런 분들이 6명이나 있으니 이런 팀에서 팀장으로 있는 것 자체가 나에게는 큰 도움이 된 것 같다. 프로젝트가 끝날 때까지 긴 시간이 걸렸지만 포기하지 않고 성공적으로 VER2를 릴리즈 했다는 사실에 일단 만족하고 있다. 그러나 진정한 목적을 달성하기 위해 다시 시작하는 마음으로 회고록을 작성하고자한다.https://www.flowbit.co.kr/ 플로우빗 www.flowbit.co.kr2. 본론 - 사이드 프로젝트를 하는 이유 처음에는 그저 좋은 회사에..
1. 개요 길고긴 DDD 스터디가 끝나고 해당 구조를 나의 서비스에 적용해보고 싶었다. 사실 기본적인 개념만을 이해한 상태에서 서버에서 돌아가고 있는 서비스의 구조를 바꾸는 것은 생각보다 쉽지 않았다. 바운디드 컨텍스트를 MSA를 구성하는 하나의 서버라고 생각하고 도메인을 정리하니 나름 구조가 갖춰졌다. 이번 기록지에서는 기존에 돌아가던 서비스에 DDD 개발론을 적용하는 과정을 적어보고자 한다. 2. 본론 일단 기존의 파일 구조는 다음과 같았다. (이렇게 보니 머신이고 뭐고 아주 개판인 것 같다.) 아주 개판이다... ㅋㅋㅋ spring boot의 controller, service, dao, dto, repository 계층의 구조만 알고있던 사람이 자동시스템 코드에 주먹구구식으로 배운 flask 프레..
1. 개요 비트코인 자동거래 시스템을 만들기 위해 AI 모델을 학습시켰다. 이렇게 모델을 학습 시키고 나니 해당 정보를 사용자들에게 제공하는 것이 어떨까? 라는 생각이 들었다. 해당 모델의 값을 매일 업데이트하여 USER에게 제공해주는 서버를 개발하다면 스스로도 공부가 될 것 같았다. 그래서 팀을 모아 내 인생 첫 사이드 프로젝트인 FLOWBIT를 개발하기 시작하였다! 2. 본문 - 웹 서버 구현 비트코인 가격 예측 모델을 학습한 후 이를 배포할 서버가 필요했다. 그리고 Python 기반의 서버 프레임워크를 원했다. 마침 4학년 1학기 때 배운 Flask를 활용해보고 싶기도 하고 예측 가격만을 도츨하는 가벼운 기능이었기에 Flask를 최종적으로 선택하였다. USER 서버 같은 경우 Spring boot로..
1. 개요 매일 지겹도록 비트코인 거래소에서 오늘의 가격을 확인하고 매수와 매도를 반복했다 단순하게 이 작업을 자동화할 수 있을 것 같다는 생각에 2022년 초에 간단한 트레이딩알고리즘으로 비트코인 자동 거래 시스템을 개발하였다. 그 후 2023년 해당 시스템을 조금 더 강화시키고 싶어 볼린저밴드 알고리즘을 사용한 트레이딩 시스템을 개발하였다. 수익률은 약 17%로, '수익'이 발생되었다. 그렇게 1학기 캡스톤 디자인 평가가 끝나고 방학이 되었다. 끊임없이 AI와 관련된 기사를 반 강제적으로 봐서 그런지 비트코인 예측에 관심이 가기 시작했다. 여러 논문들을 찾아 보고 도전해볼만한 분야라는 생각이 들어 예측 모델을 디자인해보았다. 학습결과가 괜찮게 나왔다. 백엔드 개발자를 꿈꾸던 나는 자연스럽게 이 모델을..
1. 개요 모델 분석을 진행하는 와중에 너무 좋은 논문을 봤다. 논문은 아래와 같다. 딥러닝을 이용한 비트코인 투자전략의 성과 분석 (저자: 김선웅 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 교수) 딥러닝을 이용한 비트코인 투자전략의 성과 분석 최근 암호화폐거래소로 투자자들이 몰리면서 비트코인 가격이 급등락하고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 모형을 이용하여 비트코인의 가격을 예측하고, 투자전략을 통해 비트코인의 수익성이 www.kci.go.kr 해당 논문을 보면, LSTM을 사용해서 가격을 예측하고, 예측된 가격을 사용하여 거래를 진행하는 내용이다. 나같은 경우 LSTM으로 추세를 확인하는 모델을 일단 만들어 보는 것이 목표였는데 교수님께서 예측된 가격과 실제 가격이 저장되어있는 테이블을 따로 생성하여 Chat ..
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