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Development of a Stock Auto-Trading System using Condition-Search

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.15 No.3 (2023.08)바로가기
  • 페이지
    pp.203-210
  • 저자
    Gyu-Sang Cho
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A435283

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In this paper, we develope a stock trading system that automatically buy and sell stocks in Kiwoom Securities’ HTS system. The system is made by using Kiwoom Open API+ with the Python programming language. A trading strategy is based on an enhanced system query method called a Condition-Search. The Condition- Search script is edited in Kiwoom Hero 4 HTS and the script is stored in the Kiwoom server. The Condition- Search script has the advantage of being easy to change the trading strategy because it can be modified and changed as needed. In the HTS system, up to ten Condition-Search scripts are supported, so it is possible to apply various trading methods. But there are some restrictions on transactions and Condition-Search in Kiwoom Open API+. To avoid one problem that has transaction number and frequency are restricted, a method of adjusting the time interval between transactions is applied and the other problem that do not support a threading technique is solved by an IPC(Inter-Process Communication) with multiple login IDs.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Features of Kiwoom Open API+
2.1 System files
2.2 Query Restrictions of Kiwoom Open API+
3. Implementation of an Auto-Trading System using Condition-Search of Kiwoom Open API+
3.1 Overview
3.2 Overall System Configuration
3.3 Description on Transaction Request
3.4 Description on Condition-Search
3.5 Development Environments
5. Conclusions
Acknowledgement
References

키워드

Stock Auto-Trading System Condition-Search Kiwoom Securities Open API+

저자

  • Gyu-Sang Cho [ Dept. of Computer and Software, Dongyang University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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