- STOM은 1초스냅샷 또는 1분봉 데이터 기반, 단타 전용 시스템트레이딩툴입니다.
- 단순한 자동매매를 넘어 강력한 백테스팅, 최적화, 전진분석, 주문관리시스템, 각종분석시스템이 적용되어 있습니다.
- LS증권 국내주식, ETF, ETN, 국내선물, 야간선물, 해외선물 및 업비트, 바이낸스선물 거래소의 API가 연동되어 있습니다.
- 파이썬 기본 문법 정도만 배우면 누구나 쉽게 전략을 작성할 수 있습니다.
- 버튼만 누르면 조건이 작성되는 230여개의 전략모듈을 제공합니다.
- 전략모듈의 버튼들은 사용자가 버튼명 및 조건을 편집하여 사용할 수 있습니다.
- 사용자 팩터를 만들 수 있는 수식관리자을 제공합니다.
- 작성한 수식은 차트에 일반선, 조건선, 범위, 화살표 형태로 표시됩니다.
- 또한 작성한 수식명 그대로 전략 및 백테에서 바로 사용이 가능합니다.
- 전략 버전관리 시스템을 통해 전략을 쉽게 관리할 수 있습니다. (버전별 비교분석 가능)
- 백파인더: 특정 시점 이후의 등락율을 기준으로 이전 시점의 데이터를 확인합니다.
- 백테스트: 파라미터의 숫자가 정해진 전략을 과거데이터로 백테스트합니다.
- 최적화: 파라미터의 숫자가 정해지지 않은 전략을 백테스트하여 파라미터를 최적화합니다.
- 최적화는 그리드, 유전, 베이지안 알고리즘을 지원하며 OPTUNA의 각종 샘플러까지 사용할 수 있습니다.
- 최적화테스트: 학습구간의 데이터로 최적화하여 얻은 파라미터의 최적값으로 테스트구간을 백테스트합니다.
- 조건최적화: 다수의 매수조건들과 매도조건들을 무작위로 조합 후 백테스트하여 최적의 조합을 찾습니다.
- 전진분석: 최적화테스트를 반복하여 실제 매매에서 사용하는 방식과 똑같이 백테스트합니다.
- 최적화 방식은 데이터를 나누는 방식에 따라 다음 3가지 방법을 지원합니다.
- 모두 학습데이터로 사용하는 일반최적화, 학습 및 검증구간으로 나누어 사용하는 검증최적화,
- 검증구간을 여러개로 나누어 사용하는 교차검증최적화를 지원합니다.
- 전략과 백테스트에 리스크분석, 가격대분석, 거래량분석, 변동성분석, 변손익분석 시스템을 제공합니다.
- 리스크분석은 체결데이터를 기반으로 RSI, 변동성, 모멘텀, 체결강도, 수량불균형, 가격위치, 각종 추세를 분석합니다.
- 가격대분석은 특정 단위로 분할한 가격대에서 상하방 돌파 및 반등 이벤트를 분석합니다.
- 거래량분석은 거래량평균 대비 현재거래량의 배수를 특정 단위로 분할하여 이후 가격의 흐름을 분석합니다.
- 변동성분석은 특정 단위로 분할한 변동성 변화 레벨별로 이후 가격의 흐름을 분석합니다.
- 변손익분석은 변동성 변화 레벨별로 예상수익률 및 최적 익절수익률, 최적 손절수익률을 분석합니다.
- 1초스냅샷 데이터 전용, 시장미시구조분석 시스템을 제공합니다.
- 시장미시구조분석은 호가데이터를 기반으로 호가깊이비율, 불균형, 집중도, 압력레벨, 각종 조작 패턴을 분석합니다.
- 1분봉 데이터 전용, 캔들분석 시스템을 제공합니다.
- 캔들분석은 talib 라이브러리에 있는 60여개의 패턴을 활용하여 종목별 패턴 발생과 이후 가격의 흐름을 분석합니다.
- 모든 분석시스템의 반환값들은 전략 및 백테에서 사용할 수 있습니다.
- 예: 시그널, 신뢰도, 리스크, 리스크점수, 거래량점수, 거래량신뢰도, 가격대점수, 가격대신뢰도,
- 변동성점수, 변동성신뢰도, 예상수익률, 익절수익률, 손절수익률, 변손익신뢰도
- 어렵고 복잡하며 단순 반복적인 코딩은 그만하시고 전략연구에 몰두하십시오.
- STOM은 사용자 친화적인 UI와 많은 예제 및 도움말이 포함되어 있어 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다.
- STOM LIVE 탭에서는 사용자들의 당일실현손익 및 백테결과를 확인할 수 있습니다.
- 설치 및 사용방법을 포함한 STOM에 대한 모든 강의는 아래 유튜브에 공개되어 있습니다.
- STOM YouTube
- STOM Community
- https://www.python.org/downloads/windows/ 에서 Python 3.13.** 64비트 버전 설치
- pip_install.bat 파일 실행으로 라이브러리 설치
- 나눔고딕 글꼴 다운로드 및 Windows/Fonts 폴더에 설치
- stom.bat 실행 후 시리얼키 입력, LS증권 RESTAPI 또는 업비트, 바이낸스 계정 설정
- 윈도우 작업스케쥴러에 stom_login.bat 등록하여 자동 실행
- 그외 자세한 사항은 유튜브 강의를 참고하시길 바랍니다.
- 유튜브 강의는 현재 V2.0 기준 강의이며 V3.0 기준 강의는 새로 녹화해서 차차 업로드하겠습니다.
- STOM은 시스템트레이딩을 위한 도구일뿐이며 전략을 제공하거나 판매하지 않습니다.
- 소스코드의 원본 또는 수정본을 상업적으로 이용할 수 없습니다.
- 위반 시 모든 권한이 박탈되며 저작권 위반에 대한 법적 책임이 따를 수 있습니다.
- 국내주식 데이터를 타인에게 공유할 경우 코스콤과 법적 다툼이 생길 수 있습니다.
- 업데이트는 부가적으로 제공되는 것이며 영구 지속되지 않을 수 있습니다.
- 사용상 발생한 불이익은 사용자 본인의 책임입니다.
| 버전 | 시리얼키 | 실행제한 | 커뮤니티카페 | 구글드라이브 | 단톡방 |
|---|---|---|---|---|---|
| 무료 | STOM_PUBLIC | IP당 1개 | O | X | X |
| 유료 | 구독결재 발급키 | 제한 없음 | O | O | O |
- 무료버전 사용방법: 설정탭 시리얼키 입력란에 STOM_PUBLIC이라고 입력 후 저장
- 커뮤니티용 카페는 누구나 자유롭게 이용할 수 있습니다. (자유가입, 자동등업)
- 데이터 공유용 구글드라이브 및 단톡방은 구독결재 후에 이용할 수 있습니다.
- 구독결재문의
- 비지니스문의
STOM/
│
├── _database/ # 데이터베이스용 폴더
│ ├── code_info.db # 거래소별 종목정보 저장용 DB
│ ├── setting.db # 설정 저장용 DB
│ ├── strategy.db # 전략 저장용 DB
│ ├── backtest.db # 백테스트 결과 저장용 DB
│ ├── optuna.db # OPTUNA 최적화 결과 저장용 DB
│ ├── tradelist.db # 체결목록, 거래목록, 당일실현손익, 잔고목록용 DB
│ └── strategy_versions/ # 전략 버전 관리 시스템용 폴더
│
├── _log/ # 로그 폴더
│
├── ai_agent/ # AI 에이전트
│ ├── plan/ # 작업 계획 저장 폴더
│ ├── report/ # 전략분석, 백태결과분석, 실매매분석 보고서 저장 폴더
│ ├── strategy/ # AI가 생성한 전략 저장 폴더
│ ├── ruled.md # AI 에이전트 규칙용 파일
│ └── strategy.txt # 전략 작성 방법 및 변수 설명
│
├── backtest/ # 백테스트 엔진
│ ├── _graph/ # 백테스트 결과 그래프 저장
│ ├── _temp/ # 분할로딩용 임시 폴더
│ ├── binance/ # 바이낸스선물 백테스트 엔진
│ ├── future/ # 국내선물 백테스트 엔진
│ ├── future_oversea/ # 해외선물 백테스트 엔진
│ ├── stock_korea/ # 국내주식 백테스트 엔진
│ ├── stock_usa/ # 해외주식 백테스트 엔진
│ ├── upbit/ # 업비트 백테스트 엔진
│ ├── back_code_test.py # 전략 문법 오류 및 변수 사용 오류 확인
│ ├── back_static.py # 백테스트 공통 함수
│ ├── back_static_numba.py # 백테스트엔진용 numba 함수
│ ├── back_subtotal.py # 중간 집계용 프로세스 클래스
│ ├── backengine_base.py # 주문관리 미적용 백테스트 엔진 베이스 클래스
│ ├── backengine_base_oms.py # 주문관리 적용 백테스트 엔진 베이스 클래스
│ ├── backfinder.py # 백파인더
│ ├── backtest.py # 백테스트
│ ├── optimiz.py # 그리드, 검증, 교차검증, OPTUNA 최적화 및 최적화 테스트
│ ├── optimiz_3d_visualization.py # 최적화용 3D 시각화
│ ├── optimiz_conditions.py # 조건 최적화
│ ├── optimiz_genetic_algorithm.py # 유전 알고리즘(GA) 최적화
│ └── rolling_walk_forward_test.py # 전진분석
│
├── dashboard/ # 웹대시보드
│ ├── backend/ # 백엔드
│ ├── frontend/ # 프론트엔드
│ └── dashboard_starter.py # 백엔드, 프론트엔드 실행
│
├── strategy/ # 전략 및 분석 모듈
│ ├── analyzer_candle_pattern.py # 캔들 패턴 분석
│ ├── analyzer_microstruc.py # 시장미시구조 분석
│ ├── analyzer_risk.py # 리스크 분석
│ ├── analyzer_volatility_pattern.py # 변동성 분석
│ ├── analyzer_volatility_stop_take.py # 변손익 분석
│ ├── analyzer_volume_profile.py # 가격대 분석
│ ├── analyzer_volume_spike.py # 거래량 분석
│ ├── manager_formula.py # 수식관리자
│ └── stg_globals_func.py # 전략 기반 클래스(230여개의 전략 모듈)
│
├── trade/ # 실시간 트레이딩 모듈
│ ├── binance/ # 바이낸스선물 API 연동
│ ├── future/ # 국내선물 API 연동
│ ├── future_oversea/ # 해외선물 API 연동
│ ├── stock_korea/ # 국내주식 API 연동
│ ├── stock_usa/ # 해외주식 API 연동
│ ├── upbit/ # 업비트 API 연동
│ ├── base_receiver.py # 리시버용 베이스 클래스
│ ├── base_strategy.py # 전략연산용 베이스 클래스
│ ├── base_trader.py # 트레이더용 베이스 클래스
│ ├── restapi_binance.py # 바이낸스선물 API 연동
│ ├── restapi_ls.py # LS증권 API 연동
│ ├── restapi_lsdata.py # LS증권 API 데이터
│ └── restapi_upbit.py # 업비트 API 연동
│
├── ui/ # UI
│ ├── _icon/ # 아이콘 리소스
│ ├── create_widget/ # 위젯 생성
│ ├── draw_chart/ # 차트 그리기
│ ├── etcetera/ # 기타 이벤트 처리
│ ├── event_activate/ # 콤보박스 액티브 이벤트 처리
│ ├── event_change/ # 체인지 이벤트 처리
│ ├── event_click/ # 마우스 클릭 이벤트 처리
│ ├── event_keypress/ # 키보드 입력 이벤트 처리
│ ├── update_widget/ # 웨젯 업데이트 이벤트 처리
│ └── main_window.pyd # 메인 UI 및 시리얼키 인증 클래스
│
├── utility/ # 공통 유틸리티
│ ├── _imagefiles/ # 각종 스크린샷
│ ├── _pycharm/ # 파이참 규칙 및 테마
│ ├── db_control/ # 데이터베이스 관리 모듈
│ ├── settings/ # 설정 관리 모듈
│ ├── static_method/ # 공통 함수 사용 모듈
│ └── sub_process_and_thread/ # 서브 프로세스 및 스레드 모듈
│
├── _license.txt # 라이선스 파일
├── _update.txt # 업데이트 목록
├── pip_install.bat # 라이브러리 설치
├── pip_install_wd.bat # 웹대시보드용 라이브러리 설치
├── stom.bat # 메인 실행용 배치 파일
├── stom.py # 메인 UI 실행 파일
└── stom_login.bat # 자동 로그인 모드로 실행용 배치 파일
| 항목 | 최소 사양 | 권장 사양 |
|---|---|---|
| CPU | Intel i5 / Ryzen 5 | Intel i7 / Ryzen 7 이상 |
| RAM | 8GB | 16GB 이상 |
| 인터넷 | 10Mbps | 50Mbps 이상 |
| 항목 | 최소 사양 | 권장 사양 |
|---|---|---|
| CPU | Intel i7 / Ryzen 7 (8코어) | Intel i9 / Ryzen 9 이상 (16코어+) |
| RAM | 32GB | 64GB |
| 저장공간 | NVMe 500GB | NVMe 1TB 이상 |
