트럼프 코인과 와이프 코인 가격 의 차이를 추적하고 트럼프 코인 가격과 와이프 코인 가격 변동의 시간 차 타임랙을 분석하고 싶어 코딩해줘

작성자 bryanai
작성일 2025.01.21 14:42

조회 127

트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 변동을 추적하고, 두 코인의 가격 변동 간의 시간 차(타임 랙, Time Lag)를 분석하는 Python 코드를 작성해드리겠습니다.

주요 기능:

실시간 가격 데이터 수집 - API를 활용해 트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 데이터를 가져옵니다.
데이터 저장 및 시각화 - 수집한 데이터를 Pandas DataFrame에 저장하고, 그래프로 변동 추이를 분석합니다.
타임 랙 분석 - 상관 관계와 타임 랙을 분석하여 특정 시간 간격에서의 변동성을 비교합니다.

먼저, 트레이딩 API(예: Binance, CoinGecko)에서 실시간 데이터를 가져와야 합니다.
이제 코드를 작성하겠습니다.

설명:

실시간 가격 데이터 가져오기
- fetch_price(symbol): Binance API를 이용해 코인의 최신 가격을 가져옵니다.
- collect_data(symbols, duration, interval): 지정된 시간 동안 데이터를 수집합니다.
데이터 분석 및 시각화
- plot_prices(df): 수집된 가격 데이터를 시각적으로 분석합니다.
- compute_time_lag(df): 두 코인의 가격 변화 간의 타임 랙을 계산합니다.
타임 랙 분석
- cross-correlation을 활용하여 두 코인 가격 간 최적의 시간 차이를 찾습니다.
- 결과를 그래프로 시각화하고 최적의 지연 시간을 출력합니다.

이 코드를 실행하면 트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 변동 시간 차이를 분석할 수 있습니다. ????
혹시 특정 거래소 API를 사용하고 싶다면 API 엔드포인트를 수정하면 됩니다!

트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 변동 타임랙(Time Lag)을 분석하기 위해 양자 컴퓨팅을 활용하려면 다음의 주요 단계가 필요합니다. 여기서는 양자 컴퓨팅을 시뮬레이션할 수 있는 툴인 Qiskit을 사용하여 기본적인 데이터 분석 및 시간 차이를 계산하는 코드를 작성할 수 있습니다.

기본 가정

가격 데이터: 트럼프 코인과 와이프 코인의 시계열 데이터(시간별 가격)가 필요합니다.
양자 알고리즘: Grover의 검색 알고리즘이나 데이터 매칭 알고리즘을 활용하여 특정 패턴의 시간 차를 탐지할 수 있습니다.
양자 상태: 두 코인의 가격 변동을 양자 상태로 매핑하여 타임랙을 계산합니다.

코드 작성

아래는 데이터 분석의 기본 흐름과 양자 알고리즘 사용의 예제입니다.

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
import numpy as np
import pandas as pd

# Step 1: 데이터 로드 (트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 데이터가 필요합니다)
# 예제 데이터 생성
time = np.arange(0, 100, 1)  # 시간
trump_coin = np.sin(0.1 * time) + np.random.normal(0, 0.05, len(time))  # 트럼프 코인
wife_coin = np.sin(0.1 * (time - 5)) + np.random.normal(0, 0.05, len(time))  # 와이프 코인, 시간 차이 5

data = pd.DataFrame({'Time': time, 'TrumpCoin': trump_coin, 'WifeCoin': wife_coin})

# Step 2: 양자 상태 초기화
def create_quantum_state(prices1, prices2):
    """
    트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 데이터를 양자 상태로 매핑합니다.
    """
    # 가격 차이를 계산
    differences = prices1 - prices2
    # 상태를 양자 확률 진폭으로 정규화
    normalized = differences / np.linalg.norm(differences)
    return normalized

quantum_state = create_quantum_state(data['TrumpCoin'], data['WifeCoin'])

# Step 3: 양자 서킷 생성
def time_lag_detection_circuit(state):
    """
    시간 차이를 탐지하기 위한 양자 서킷을 생성합니다.
    """
    num_qubits = int(np.ceil(np.log2(len(state))))
    circuit = QuantumCircuit(num_qubits)
    
    # 초기 상태를 양자 서킷에 적용
    for i, amplitude in enumerate(state):
        if amplitude != 0:
            circuit.initialize([amplitude, np.sqrt(1 - amplitude**2)], i)
    
    # Grover의 검색 알고리즘 또는 시간 차 분석용 연산 추가
    circuit.h(range(num_qubits))  # Hadamard 게이트로 상태 초기화
    circuit.barrier()
    return circuit

circuit = time_lag_detection_circuit(quantum_state)

# Step 4: 양자 시뮬레이션 실행
simulator = Aer.get_backend('statevector_simulator')
result = execute(circuit, simulator).result()
statevector = result.get_statevector()

# Step 5: 타임랙 분석
# 간단한 시뮬레이션으로 타임랙을 계산
time_lag = np.argmax(abs(statevector))  # 상태 벡터에서 최대 진폭을 갖는 인덱스 찾기
print(f"Estimated Time Lag: {time_lag}")

# Step 6: 결과 시각화
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data['Time'], data['TrumpCoin'], label='Trump Coin')
plt.plot(data['Time'], data['WifeCoin'], label='Wife Coin')
plt.axvline(x=time_lag, color='red', linestyle='--', label='Estimated Time Lag')
plt.legend()
plt.title('Time Lag Analysis: Trump Coin vs Wife Coin')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price')
plt.show()