분류 전체보기175 자동매매 대시보드 제작 자동매매 대시보드를 만든 이유 – “매매보다 중요한 건 데이터였다”자동매매 프로그램을 만들다 보면, 어느 순간 이런 생각이 듭니다.“지금 이 로직이 잘 돌아가고 있는 걸까?”“수익이 났다는 결과 말고, 중간 과정은 제대로 보고 있나?”이 질문에서 출발해 만든 것이 바로 자동매매 대시보드입니다.이 대시보드는 ‘화려한 UI’나 ‘보여주기용 서비스’가 아니라,오로지 내가 만든 자동매매 로직의 상태를 한눈에 확인하기 위한 도구로 시작했습니다.🔍 이 대시보드의 목적은 명확하다이 대시보드에서 가장 중요하게 생각한 점은 딱 하나입니다.“자동매매가 잘 되고 있는지, 데이터를 통해 즉시 확인할 수 있을 것”그래서 다음과 같은 정보를 중심으로 구성했습니다.📈 총 자산 변화 추이🥧 자산 구성 비율 (USDT, BTC,.. 2026. 1. 21. AI, 머신러닝, 딥러닝… 뭐가 다른 걸까? AI, 머신러닝, 딥러닝… 뭐가 다른 걸까?인공지능 이야기를 하다 보면 꼭 이런 말이 나온다.“AI랑 머신러닝이 같은 거 아니야?”“딥러닝은 또 뭐고?”이 세 단어는 자주 함께 쓰이지만 같은 뜻은 아니다.차이를 제대로 이해하면뉴스, 기술 기사, 투자 이야기까지 훨씬 쉽게 보인다.인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝가장 먼저 관계부터 정리해보자.인공지능(AI)└ 머신러닝(Machine Learning) └ 딥러닝(Deep Learning)즉,딥러닝은 머신러닝의 한 종류이고머신러닝은 인공지능을 구현하는 방법 중 하나다모두 인공지능이지만 범위와 방식이 다르다. 인공지능(AI): 목표 개념인공지능은 하나의 기술이라기보다는 목표에 가깝다.“기계가 인간처럼 판단하거나 행동하게 만들자”이 목표를 달성하기 위해규칙 기반 .. 2025. 12. 18. 인공지능이란 무엇인가? 인공지능(AI)은 도대체 무엇일까? 우리가 착각하는 것들요즘 우리는 하루에도 몇 번씩 “AI”라는 단어를 듣는다.챗봇, 자율주행, 추천 알고리즘, 그림을 그리는 AI까지.이쯤 되면 이런 생각이 든다.“이제 인공지능이 사람처럼 생각하는 시대가 온 걸까?”결론부터 말하자면 아직 아니다.그리고 많은 사람들이 인공지능에 대해 비슷한 착각을 하고 있다.인공지능은 ‘사람처럼 생각하는 존재’가 아니다많은 사람들이 인공지능을‘의식을 가진 컴퓨터’, ‘스스로 생각하는 존재’처럼 떠올린다.영화에서 본 이미지의 영향이 크다.하지만 현실의 인공지능은 생각하지 않는다.현재의 AI는감정을 느끼지도 못하고의도를 가지지도 않으며스스로 목표를 세우지도 않는다그저 입력된 데이터에 대해 가장 그럴듯한 결과를 계산할 뿐이다.AI가 똑똑해 .. 2025. 12. 16. 코인 자동 매매 프로젝트 / 프로그램 후기 자동 매매, 시작하게 된 계기코인 투자를 하다 보면 가장 어려운 건 순간순간의 판단이었습니다.감정적인 매매를 줄이고, 꾸준한 수익을 낼 수 있는 자동 시스템이 있다면 얼마나 좋을까 생각하게 되었죠.무엇보다 주변 친구들 몇 명이 **"자동 매매 프로그램 만들어 줄 수 있어?"**라고 묻기도 해서나 혼자만의 도전이 아니라 함께 해볼 만한 가치가 있다는 확신이 들었습니다. 손실의 연속, 그리고 토론과 수정의 시간들처음 시작은 그야말로 망망대해였습니다.기본적인 개념도 없이, 단순히 API로 코인을 사고파는 것만 구현하고"뭔가 되겠지" 하는 마음으로 프로그램을 돌렸지만 결과는 계속 마이너스였습니다.그때부터 친구들과 전략을 하나하나 점검하고,수익률 로직 개선손절/익절 조건 수정거래량 기반 조건 추가등을 시도하며.. 2025. 4. 18. 파이썬 자료형별 시간 복잡도 파이썬으로 코딩을 하다 보면 "이게 느린가 빠른가?" 궁금할 때가 많죠.특히 자료구조(list, dict, set 등)를 어떻게 쓰느냐에 따라 속도 차이가 꽤 납니다.이번 글에서는 초보자분들이 이해하기 쉽게, **파이썬의 주요 자료형의 속도 차이(=시간 복잡도)**를 한눈에 정리해볼게요! 시간 복잡도란?간단히 말해, **"데이터가 많아질수록 얼마나 느려지느냐?"**를 나타내는 지표입니다.예를 들어,어떤 작업이 O(1)이면 = 데이터가 10개든 10만 개든 속도가 거의 안 느려짐O(n)이면 = 데이터가 많아질수록 비례해서 느려짐 1. 리스트(list)리스트는 [ ] 로 감싸서 쓰는 가장 많이 쓰는 자료형my_list = [1, 2, 3] 작업속도(O)설명append()O(1)맨 뒤에 추가 (빠름)inser.. 2025. 3. 24. 꽃 테스트 테스트 2025. 3. 21. 이전 1 2 3 4 ··· 30 다음 반응형
