Python ?????????????????????????????????????????? 2026 ??????????????? Script ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

???????????? ??? ????????????????????????????????????????????? 2026 ??????????????????????????? Python

??????????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 2026 ??????????????????????????????????????????????????? Data Analysis ?????????????????????????????????????????????????????? ????????? Python ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????? Library ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ???????????? pandas, numpy, matplotlib, yfinance ????????? ta-lib

?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? Python ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? Real-time ???????????????????????? Technical Indicators ??????????????????????????????????????????????????????????????? ????????? Backtest ????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????? Python ????????? Library ????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

???.????????? ?????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????? iCafeForex.com ????????? SiamCafe Blog ????????????????????????????????????????????????????????? Forex Trading ????????? IT ???????????? 13 ?????? ???????????????????????????????????????????????????????????? Python ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ??????????????????????????????????????? Code ??????????????????????????????????????????????????????????????????

???????????????????????? Python ??? ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

???????????????????????????????????????????????? Python ????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? Python ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????

Python ??????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ???????????? (?????????) ?????????????????????????????????????????????????????? Automate ???????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????? ChatGPT ????????? AI ???????????? 2026 ???????????????????????? Python ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????? AI ????????????????????????????????????????????????

??????????????????????????????????????????????????? ??? ????????????????????? Python ?????????????????????????????????????????????????????????

????????????????????? 1: ????????????????????? Python ????????? Anaconda

????????????????????????????????????????????????????????? Anaconda Distribution ??????????????????????????? Library ?????????????????? Data Science ???????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????????????????? ???????????????????????????????????? anaconda.com ?????????????????????????????????????????? Wizard ?????????????????????????????????????????? 10 ????????????

???????????????????????????????????????????????? ???????????? Anaconda Prompt ???????????????????????????:

python --version
pip install yfinance ta-lib-python plotly mplfinance backtesting

????????????????????? 2: ??????????????? IDE ??????????????????????????????

• Jupyter Notebook / JupyterLab ??? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????? Code ???????????? Cell ????????????????????????????????? inline ????????? ????????????????????? ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????? Programmer ?????????????????????
• VS Code ??? IDE ???????????????????????????????????? Extension ?????????????????? Python ????????? Jupyter ????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? Script ??????????????????????????????????????????
• Google Colab ??? ????????? Python ?????? Cloud ??????????????????????????????????????????????????????????????? ?????? GPU ????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

??????????????????????????????????????????????????? Python ??? ????????? SET ????????? Wall Street

???????????????????????????????????????????????? (SET)

??????????????????????????????????????? ???????????????????????????????????? Library yfinance ??????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????? .BK ????????????????????? Symbol ????????????????????????????????????:

import yfinance as yf
import pandas as pd

# ??????????????????????????????????????? PTT
ptt = yf.download("PTT.BK", start="2024-01-01", end="2026-03-01")
print(ptt.tail())

# ??????????????????????????????????????? CPALL
cpall = yf.download("CPALL.BK", start="2024-01-01", end="2026-03-01")

# ????????????????????????????????????????????????????????????
aapl = yf.download("AAPL", start="2024-01-01", end="2026-03-01")
tsla = yf.download("TSLA", start="2024-01-01", end="2026-03-01")

# ??????????????????????????? Bitcoin
btc = yf.download("BTC-USD", start="2024-01-01", end="2026-03-01")

print(f"PTT records: {len(ptt)}")
print(f"AAPL records: {len(aapl)}")
print(f"BTC records: {len(btc)}")

yfinance ???????????????????????????????????? Yahoo Finance ????????????????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????? Forex, Crypto, ETF ????????? Mutual Fund ??????????????????????????????????????????????????????????????? ???????????????????????????????????????????????? Delay 15-20 ???????????????????????????????????????????????? Real-time

???????????????????????????????????????????????????????????????

??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ??????????????????????????? Library ??????????????? ???????????????????????????:

• pandas-datareader ??? ???????????????????????????????????? World Bank, FRED, Stooq ????????????????????????
• Alpha Vantage API ??? ????????? 5 requests/???????????? ?????????????????? Real-time ???????????????????????????????????????????????????
• Finnhub API ??? ????????? ?????????????????? Real-time Forex, Crypto, ?????????????????????????????????
• SET API ??? ??????????????????????????????????????? Real-time (?????????????????????????????????????????????)

??????????????????????????? Technical Indicators ???????????? Python

Moving Average ??? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????

Moving Average ???????????? Indicator ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ?????? 2 ??????????????????????????????:

import pandas as pd
import numpy as np

# Simple Moving Average (SMA)
data['SMA_20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()
data['SMA_50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()
data['SMA_200'] = data['Close'].rolling(window=200).mean()

# Exponential Moving Average (EMA)
data['EMA_12'] = data['Close'].ewm(span=12, adjust=False).mean()
data['EMA_26'] = data['Close'].ewm(span=26, adjust=False).mean()

# Golden Cross / Death Cross Signal
data['Signal'] = np.where(data['SMA_50'] > data['SMA_200'], 'BUY', 'SELL')
print(data[['Close', 'SMA_50', 'SMA_200', 'Signal']].tail(10))

Golden Cross ??????????????????????????????????????? SMA 50 ?????????????????????????????????????????? SMA 200 ???????????????????????????????????????????????? ???????????? Death Cross ??????????????????????????? SMA 50 ???????????????????????????????????? SMA 200 ?????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? Trend ??????????????????

RSI ??? Relative Strength Index

def calculate_rsi(data, window=14):
    delta = data['Close'].diff()
    gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=window).mean()
    loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=window).mean()
    rs = gain / loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
    return rsi

data['RSI'] = calculate_rsi(data)

# ?????????????????? RSI
data['RSI_Signal'] = np.where(data['RSI'] < 30, 'OVERSOLD_BUY',
                     np.where(data['RSI'] > 70, 'OVERBOUGHT_SELL', 'NEUTRAL'))

oversold = data[data['RSI'] < 30]
overbought = data[data['RSI'] > 70]
print(f"Oversold days: {len(oversold)}")
print(f"Overbought days: {len(overbought)}")

RSI ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????? 30 ????????????????????????????????? Oversold (????????????????????????????????????) ????????????????????????????????? ?????????????????????????????? 70 ????????????????????? Overbought (???????????????????????????????????????) ???????????????????????????????????? ??????????????????????????????????????????????????? Indicator ??????????????? ??????????????????????????? RSI ???????????????????????????????????????????????????????????????

MACD ??? Moving Average Convergence Divergence

def calculate_macd(data, fast=12, slow=26, signal=9):
    ema_fast = data['Close'].ewm(span=fast, adjust=False).mean()
    ema_slow = data['Close'].ewm(span=slow, adjust=False).mean()
    macd_line = ema_fast - ema_slow
    signal_line = macd_line.ewm(span=signal, adjust=False).mean()
    histogram = macd_line - signal_line
    return macd_line, signal_line, histogram

data['MACD'], data['MACD_Signal'], data['MACD_Hist'] = calculate_macd(data)

# ?????????????????? MACD Crossover
data['MACD_Cross'] = np.where(
    (data['MACD'] > data['MACD_Signal']) &
    (data['MACD'].shift(1) <= data['MACD_Signal'].shift(1)),
    'BUY_SIGNAL', np.where(
    (data['MACD'] < data['MACD_Signal']) &
    (data['MACD'].shift(1) >= data['MACD_Signal'].shift(1)),
    'SELL_SIGNAL', '')
)
signals = data[data['MACD_Cross'] != '']
print(f"MACD signals: {len(signals)}")
print(signals[['Close', 'MACD', 'MACD_Signal', 'MACD_Cross']].tail(10))

Bollinger Bands

def bollinger_bands(data, window=20, num_std=2):
    sma = data['Close'].rolling(window=window).mean()
    std = data['Close'].rolling(window=window).std()
    upper = sma + (std * num_std)
    lower = sma - (std * num_std)
    return upper, sma, lower

data['BB_Upper'], data['BB_Middle'], data['BB_Lower'] = bollinger_bands(data)

# ??????????????????: ???????????????????????? Band
data['BB_Signal'] = np.where(data['Close'] < data['BB_Lower'], 'BUY',
                    np.where(data['Close'] > data['BB_Upper'], 'SELL', 'HOLD'))
print(data[['Close', 'BB_Upper', 'BB_Lower', 'BB_Signal']].tail(10))

?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

??????????????????????????????????????? (Candlestick Chart)

import mplfinance as mpf

# ?????????????????????????????????????????????????????? Moving Average ????????? Volume
mpf.plot(data.tail(60),
         type='candle',
         style='charles',
         title='PTT Stock Analysis',
         ylabel='Price (THB)',
         volume=True,
         mav=(20, 50),
         figsize=(14, 8),
         savefig='ptt_analysis.png')

???????????? Interactive ???????????? Plotly

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(
    x=data.index,
    open=data['Open'],
    high=data['High'],
    low=data['Low'],
    close=data['Close'],
    name='Price'
)])

fig.add_trace(go.Scatter(x=data.index, y=data['SMA_20'],
                         mode='lines', name='SMA 20',
                         line=dict(color='orange')))
fig.add_trace(go.Scatter(x=data.index, y=data['SMA_50'],
                         mode='lines', name='SMA 50',
                         line=dict(color='blue')))

fig.update_layout(title='Stock Analysis Dashboard',
                  xaxis_rangeslider_visible=False,
                  height=600)
fig.write_html('stock_dashboard.html')

Plotly ?????????????????????????????????????????????????????? Zoom, Pan ????????? Hover ???????????????????????????????????????????????? ??????????????????????????????????????? Static Chart ????????? ?????????????????? Export ???????????? HTML ???????????????????????????????????? Browser ?????????

Backtesting ????????????????????????????????????????????????????????? Python

Backtesting ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

Backtest ????????????????????? SMA Crossover

from backtesting import Backtest, Strategy

class SmaCross(Strategy):
    n1 = 20  # Fast SMA
    n2 = 50  # Slow SMA

    def init(self):
        close = self.data.Close
        self.sma1 = self.I(lambda x: pd.Series(x).rolling(self.n1).mean(), close)
        self.sma2 = self.I(lambda x: pd.Series(x).rolling(self.n2).mean(), close)

    def next(self):
        if self.sma1[-1] > self.sma2[-1] and self.sma1[-2] <= self.sma2[-2]:
            self.buy()
        elif self.sma1[-1] < self.sma2[-1] and self.sma1[-2] >= self.sma2[-2]:
            self.sell()

bt = Backtest(data, SmaCross, cash=100000, commission=0.001)
stats = bt.run()
print(stats)
bt.plot(filename='backtest_result.html')

???????????????????????????????????????????????????????????????????????? ???????????? Return %, Sharpe Ratio, Max Drawdown, Win Rate, ??????????????? Trades ???????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

Backtest ????????????????????? RSI

class RsiStrategy(Strategy):
    rsi_window = 14
    oversold = 30
    overbought = 70

    def init(self):
        close = pd.Series(self.data.Close)
        delta = close.diff()
        gain = delta.where(delta > 0, 0).rolling(self.rsi_window).mean()
        loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(self.rsi_window).mean()
        rs = gain / loss
        self.rsi = self.I(lambda: 100 - (100 / (1 + rs)))

    def next(self):
        if self.rsi[-1] < self.oversold and not self.position:
            self.buy()
        elif self.rsi[-1] > self.overbought and self.position:
            self.sell()

bt_rsi = Backtest(data, RsiStrategy, cash=100000, commission=0.001)
stats_rsi = bt_rsi.run()
print(stats_rsi)

????????????????????????????????????????????????????????????????????? Backtest ????????????????????????????????????

????????????????????????: ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? Backtest ??????????????????????????????????????????????????? 5 ?????? ???????????????????????????????????????????????????????????????????????? Past performance ????????????????????????????????????????????????????????????????????????

?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

??????????????????????????????????????? LINE Notify

import requests

def line_notify(message, token):
    url = "https://notify-api.line.me/api/notify"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
    data = {"message": message}
    requests.post(url, headers=headers, data=data)

# ???????????? Alert ??????????????? RSI ????????????????????? 30 ????????????????????????????????? 70
LINE_TOKEN = "YOUR_LINE_TOKEN"  # ??????????????? notify-bot.line.me

for symbol in ['PTT.BK', 'CPALL.BK', 'ADVANC.BK', 'SCC.BK']:
    data = yf.download(symbol, period='3mo')
    rsi = calculate_rsi(data).iloc[-1]

    if rsi < 30:
        line_notify(f"???? {symbol} RSI={rsi:.1f} OVERSOLD - ?????????????????????????????????", LINE_TOKEN)
    elif rsi > 70:
        line_notify(f"???? {symbol} RSI={rsi:.1f} OVERBOUGHT - ??????????????????????????????", LINE_TOKEN)
    else:
        print(f"{symbol} RSI={rsi:.1f} - ????????????")

???????????? Schedule ?????????????????????????????????????????????

# ????????? crontab ?????? Linux (?????????????????????????????????????????????-??????????????? ???????????? 16:30)
# 30 16 * * 1-5 /usr/bin/python3 /home/user/stock_alert.py

# ????????????????????? schedule Library ?????? Python
import schedule
import time

def daily_scan():
    print("Running daily stock scan...")
    # ????????? code ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

schedule.every().monday.at("16:30").do(daily_scan)
schedule.every().tuesday.at("16:30").do(daily_scan)
schedule.every().wednesday.at("16:30").do(daily_scan)
schedule.every().thursday.at("16:30").do(daily_scan)
schedule.every().friday.at("16:30").do(daily_scan)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)

??????????????????????????? Portfolio ???????????? Python

??????????????? Portfolio Return ????????? Risk

import numpy as np

# ??????????????? Portfolio ????????? 4 ????????????
symbols = ['PTT.BK', 'CPALL.BK', 'ADVANC.BK', 'SCC.BK']
weights = np.array([0.30, 0.25, 0.25, 0.20])  # ?????????????????????????????????????????????

# ??????????????????????????????????????????????????? Return
portfolio_data = yf.download(symbols, start='2024-01-01', end='2026-03-01')['Close']
returns = portfolio_data.pct_change().dropna()

# Portfolio Return
portfolio_return = np.sum(returns.mean() * weights) * 252  # Annualized
print(f"Expected Annual Return: {portfolio_return:.2%}")

# Portfolio Risk (Volatility)
cov_matrix = returns.cov() * 252
portfolio_vol = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(cov_matrix, weights)))
print(f"Portfolio Volatility: {portfolio_vol:.2%}")

# Sharpe Ratio (??????????????? Risk-free rate = 2%)
risk_free = 0.02
sharpe = (portfolio_return - risk_free) / portfolio_vol
print(f"Sharpe Ratio: {sharpe:.2f}")

# Correlation Matrix
print("\nCorrelation Matrix:")
print(returns.corr().round(2))

Efficient Frontier ??? ?????? Portfolio ?????????????????????????????????

from scipy.optimize import minimize

def portfolio_stats(weights, returns):
    port_return = np.sum(returns.mean() * weights) * 252
    port_vol = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(returns.cov() * 252, weights)))
    sharpe = (port_return - 0.02) / port_vol
    return port_return, port_vol, sharpe

def neg_sharpe(weights, returns):
    return -portfolio_stats(weights, returns)[2]

# Optimize ?????????????????? Maximum Sharpe Ratio
n = len(symbols)
constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1})
bounds = tuple((0.05, 0.50) for _ in range(n))
initial = np.array([1/n] * n)

result = minimize(neg_sharpe, initial, args=(returns,),
                  method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)

optimal_weights = result.x
opt_return, opt_vol, opt_sharpe = portfolio_stats(optimal_weights, returns)

print("Optimal Portfolio:")
for s, w in zip(symbols, optimal_weights):
    print(f"  {s}: {w:.1%}")
print(f"Expected Return: {opt_return:.2%}")
print(f"Volatility: {opt_vol:.2%}")
print(f"Sharpe Ratio: {opt_sharpe:.2f}")

Machine Learning ?????????????????????????????????????????????????????????

???????????? 2026 Machine Learning ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 100% ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

Random Forest Classifier ??? ?????????????????????????????????????????????

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# ??????????????? Features
data['Returns'] = data['Close'].pct_change()
data['SMA_20'] = data['Close'].rolling(20).mean()
data['SMA_50'] = data['Close'].rolling(50).mean()
data['RSI'] = calculate_rsi(data)
data['Volume_SMA'] = data['Volume'].rolling(20).mean()

# Target: ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
data['Target'] = (data['Close'].shift(-1) > data['Close']).astype(int)

# ????????????????????????????????????
features = ['Returns', 'SMA_20', 'SMA_50', 'RSI', 'Volume_SMA']
data_clean = data.dropna()
X = data_clean[features]
y = data_clean['Target']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False)

# Train Model
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# Evaluate
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

# Feature Importance
for f, imp in sorted(zip(features, model.feature_importances_), key=lambda x: -x[1]):
    print(f"  {f}: {imp:.3f}")

????????????????????????????????????: Machine Learning ?????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????? Backtest ??????????????????????????????????????????????????? ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ??????????????????????????????????????????????????? ?????????????????? Paper Trade ?????????????????????????????????????????????

????????????????????????????????????????????????????????? Python ???????????????????????????????????????

• Overfitting ??? ??????????????????????????????????????????????????? Backtest ???????????????????????????????????????????????????????????? ??????????????? Overfit ????????????????????????????????????????????? ?????????????????? Out-of-sample Testing ????????????
• Survivorship Bias ??? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????????????????????
• Look-ahead Bias ??? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ???????????????????????????????????? ???????????? ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
• Transaction Cost ??? ?????????????????????????????????????????????????????????????????? ????????? Spread ?????????????????? Slippage ????????????????????????????????????????????????????????? ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
• ???????????????????????????????????????????????? ??? ?????????????????????????????????????????? Gap Missing Data ???????????? Adjusted Price ??????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????????????????????
• ?????????????????????????????? Code ?????????????????????????????? ??? Python ?????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????? Fundamental Analysis ???????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????

?????????????????????????????????????????? (FAQ)

Q: ??????????????????????????????????????????????????????????????? ??????????????? Python ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
A: ?????????????????? Python ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ??????????????????????????????????????? AI ??????????????? ChatGPT ??????????????????????????????????????? ??????????????????????????????????????? 1-2 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

Q: ????????? Python ??????????????????????????????????????????????????????????
A: ????????? ????????????????????????????????????????????? ???????????????????????????????????????????????? (Algo Trading) ?????????????????????????????? Risk Management ??????????????? ?????????????????? Paper Trade ??????????????????????????? 6 ???????????????????????????????????????????????????????????? Library ???????????????????????????????????? ccxt ?????????????????? Crypto ????????? Interactive Brokers API ??????????????????????????????

Q: ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
A: ??????????????????????????? Yahoo Finance (yfinance) ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ???????????????????????????????????????????????????????????? ??????????????????????????????????????????????????? Broker ??????????????????

Q: Python ????????? MQL4/5 ???????????????????????????????????????????????? Forex?
A: ????????????????????? Forex ???????????? MetaTrader ???????????????????????? MQL ????????????????????????????????? Integrate ????????? Platform ?????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? (????????????, Forex, Crypto) Python ?????????????????? ???????????????????????????????????? Forex ??????????????????????????????????????????????????? iCafeForex.com

Q: ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
A: ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ???????????????????????????????????????????????????????????????????????? ??????????????????????????? Machine Learning ??????????????????????????????????????????????????? ??????????????? RAM 16GB ?????????????????? ????????????????????? Google Colab ??????????????? GPU ?????????

?????????????????????????????????????????????????????????

Python ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 2026 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????? ???????????????????????????????????? Technical Indicators ????????? Backtest ????????????????????? ??????????????????????????????????????????????????????????????? ???????????????????????????????????????????????? Machine Learning ????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????? Python ????????? Library ?????????????????????????????????

???????????????????????????????????????????????????????????????:

1. ?????????????????? ??? ????????????????????? Anaconda ???????????????????????? Google Colab ???????????????????????? Code ????????????????????????????????????????????????????????????
2. ?????????????????????????????? ??? ????????????????????????????????????????????????????????????????????? ??????????????? SMA, RSI, MACD ???????????????????????????????????????
3. ???????????????????????? ??? Backtest ???????????????????????????????????????????????? 3 ????????????????????? ??????????????????????????????????????????????????????
4. 3 ??????????????? ??? ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ????????? Paper Trade ??????????????????????????????????????????????????????

???????????????????????? Python ?????????????????????????????????????????? ??????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????????????????????????????? ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

????????????????????????????????????????????????????????????

???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? IT ??????????????????:

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