주식 자동 매매를 개발하다보면 과거 데이터가 필요한 경우가 많습니다.
20일 동안의 이동평균 가격이 150일 이동 평균 가격을 돌파하면 매수 뭐 이런 식의 전략에서 과거 데이터는 필수죠.

지금 개발 중인 전략은 Larry William이 만든 변동성 돌파 전략입니다. 본인이 개발한 변동성 돌파전략으로 큰 수익을 내셨죠. 이 분의 성공 스토리가 책으로도 나왔습니다.

이 전략을 기반으로 투자 서비스를 하는 회사도 있습니다.
https://support.heybit.io/ko/articles/2297782-

이 전략을 개발할려면 과거 시세 데이터가 필요합니다.
전 종목 과거 시세 데이터를 기반으로 변동성 돌파하는 종목을 찾아보아야 겠습니다.

이베스트 증권에서 제공하는 xing api에서는 과거 분/일 데이터 조회가 가능합니다. 명령어는 T8412, T8413인데요. 이 API를 쉽게 불러쓸 수 있도록 함수를 만들어 보았습니다.

과거 분 데이터는 아래와 같은 사용하면 됩니다.

        codes = ['069500']   # add codes  복수개 가능(,로 연결) ['069500','114800']
        from_date = 20200709  # 시작 일자 yyyymmdd
        to_date = 20200710    # 끝   일자 yyyymmdd
        min_num = 1 # 1분 데이터  # 종류 : 0:30초 1: 1분 2: 2분 ..... n: n분        

        download_min_data(codes, min_num, from_date, to_date)

과거 일 데이터는 아래와 같은 사용하면 됩니다.

        codes = ['069500']   # add codes  복수개 가능(,로 연결) ['069500','114800']
        to_date = 20200706   # 다운받을 최종일자
        num_days = 1       # 최종일 이전 며칠 , (당일만 원하는 경우에는 1)   

        download_day_data(codes, to_date, num_days) 

좀더 자세한 내용은 아래 tistory를 참고하십시요.
https://money-expert.tistory.com/18

소스 파일은 아래 github에 있습니다.
https://github.com/multizone-quant/xing-api/blob/master/xing_sample.py

이 전략만 완성되면 지갑에 현금이 쌓이는건가요?