InfluxDB를 활용한 주식차트 만들기

이 글은 2020년 10월경 진행하면서 기록한 내용을 바탕으로 재작성되었습니다.

• 이전 글에서 진행했던 Amazon Athena SQL로 캔들 데이터 생성하는 방법은 SQL 구문이 길고 복잡하고 비용이 많이 들었다.
• 구글 검색을 통해서 실시간 데이터 처리에 용이한 “시계열 데이터 베이스(TSBD)”의 존재를 알았다.
• 캔들스틱 차트 분석을 학습하면서 차트의 기술적 분석에 흥미가 생겼다.
• 다이나믹한 암호화폐 시장을 경험하면서 기계적 매매의 필요성과 중요성을 깨달았다.

데이터 수집

지난번에는 막연히 차트의 기본이 되는 캔들(Candle) 데이터에 대한 흥미로 시작했었다면 이번에는 “실시간 시장 데이터를 분석해서 자동으로 사고파는 프로그램을 만들자”라는 구체적인 목표를 갖고 시작했다.

그 첫 번째 작업으로 거래소의 이벤트를 구독해서 웹 소켓 통신으로 시장 데이터를 제공받고 인플럭스DB(InfluxDB)에 저장하는 노드 (node.js) 서버를 구현했다. 관계형 데이터베이스의 테이블(table)에 대응되는 개념으로 시계열 데이터베이스인 인플럭스DB에는 메저 먼트 (measurements)라는 게 있어서 trade라는 이름으로 메저 먼트를 생성해 다음과 같이 실시간 시장 데이터를 저장했다.

시장 데이터 가공

실시간으로 저장되는 시장 데이터를 first, last, max, min 함수와 group by time을 사용해서 쉽게 원하는 타임 프레임(Timeframe)의 캔들로 가공할 수 있다.

-- 30분 캔들
select 
    first(price) as open,
    max(price) as high,
    min(price) as low,
    last(price) as close, 
    sum(grossValue) as volume 
from trade 
    where symbol='XBTUSD'
group by time(30m) fill(previous)


-- 4시간 캔들
select 
    first(price) as open,
    max(price) as high,
    min(price) as low,
    last(price) as close, 
    sum(grossValue) as volume 
from trade 
    where symbol='XBTUSD'
group by time(4h) fill(previous)

실시간 캔들 생성

이전에 AWS 글루(Glue) 서비스의 ETL 작업으로 어떻게 해야 될까 고민했던 실시간으로 시장 데이터를 캔들 데이터로 갱신하는 문제 역시 인플럭스DB의 연속 쿼리를 사용해서 쉽게 해결할 수 있었다.

연속 쿼리 형식

CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>
RESAMPLE EVERY <infterval> FOR <interval>
BEGIN 
    <cq_query>

연속 쿼리 적용하기

-- 30분 캔들
CREATE
    CONTINUOUS QUERY trade_bitmex_to_xbt_usd_candles_30m ON bitmex 
RESAMPLE EVERY 10s FOR 5h 
BEGIN 
    select 
        first(price) as open,
        max(price) as high,
        min(price) as low,
        last(price) as close,
        sum(grossValue) as volume 
    into trade_bitmex_to_xbt_usd_candles_30m 
    from bitmex.autogen.trade
        where symbol='XBTUSD'
    group by time(30m) fill(previous)
END

-- 4시간 캔들
CREATE
    CONTINUOUS QUERY trade_bitmex_to_xbt_usd_candles_4h ON bitmex
RESAMPLE EVERY 10s FOR 40h
BEGIN
    select first(price) as open,
        max(price) as high,
        min(price) as low,
        last(price) as close,
        sum(grossValue) as volume
    into trade_bitmex_to_xbt_usd_candles_4h
    from trade
        where symbol='XBTUSD'
    group by time(4h) fill(previous)
END;

캔들 스틱 차트그리기

백엔드는 인플럭스DB에서 가공한 캔들 스틱 데이터를 조회하는 새로운 노드 서버를 추가하고 프런트엔드는 뷰(Vue.js)와 오픈소스 (tvjsx/trading-vue-js)를 사용해서 캔들 스틱과 차트의 기술적분석에 주로 사용하려는 이동 평균선(Moving Average), 스토캐스틱(Stochastic), 볼린저 밴드(Bollinger Band) 지표를 시각화했다.

마무리

인플럭스DB를 사용함으로써 손쉽게 시장 데이터를 캔들로 변환할 수 있어서 알고리즘 매매에 사용할 수 있는 보조지표 값들을 구할 수 있게 되었다. 이 보조지표 값들을 가지고 백테스팅(Backtesting)을 해서 매매 전략을 만들고 거래소의 REST API를 통해서 실제로 사고파는 트레이딩 봇을 만들 수 있게 되었다.

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Reference

• 오픈소스 tvjsx/trading-vue-js