머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩, GBM 모델을 훈련하고 조정하는 방법

현대 금융시장에서는 알고리즘 트레이딩이 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, 머신러닝과 딥러닝의 발전으로 인해 더욱 정교하고 효율적인 거래 전략을 개발할 수 있게 되었습니다. 본 강좌에서는 Gradient Boosting Machine(GBM) 모델을 사용하여 금융 데이터를 분석하고 훈련하는 방법을 자세히 설명하겠습니다.

1. 알고리즘 트레이딩의 이해

알고리즘 트레이딩은 특정 알고리즘을 기반으로 자동으로 거래를 실행하는 방식입니다. 이 과정에서는 다양한 데이터(가격, 거래량, 기술적 지표 등)를 분석하여 최적의 매수 및 매도 신호를 생성합니다. 머신러닝 알고리즘은 이러한 데이터에서 패턴을 학습하고, 이를 이용해 예측을 수행하는 데 도움을 줍니다.

1.1 머신러닝과 딥러닝의 차이

머신러닝은 데이터를 기반으로 한 모델링 기술로, 지도학습(supervised learning), 비지도학습(unsupervised learning), 준지도학습(semi-supervised learning) 등 다양한 방식이 있습니다. 반면, 딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 한 접근 방식으로, 일반적으로 더 복잡한 데이터(예: 이미지, 자연어 처리)에 적합합니다. 그러나 금융 데이터의 경우, 효율적인 예측을 위해 머신러닝 모델도 널리 사용됩니다.

2. GBM 모델 이해하기

Gradient Boosting Machine(GBM)은 결정 트리(Decision Tree)를 기반으로 한 앙상블 학습 기법입니다. GBM은 각 트리가 이전 트리의 오차를 보정하며 학습하게 됩니다. 이 과정에서 다음과 같은 장점을 가집니다:

  • 높은 정확도: GBM은 강력한 예측 성능을 제공합니다.
  • 유연성: 다양한 손실 함수를 사용할 수 있어 다양한 문제에 적용할 수 있습니다.
  • 해석 가능성: 모델의 해석이 가능하여 피쳐(Feature) 중요도를 평가할 수 있습니다.

2.1 GBM의 작동 원리

GBM은 기본적으로 다음과 같은 과정을 따릅니다:

  1. 초기 추정값을 설정합니다.
  2. 각 샘플의 잔차(Residual)를 계산합니다.
  3. 잔차를 예측하기 위해 새로운 결정 트리를 학습시킵니다.
  4. 이 새로운 트리를 기존 모델에 추가하여 예측 값을 업데이트합니다.
  5. 최종적으로 예측 정확도를 높이기 위해 위 과정을 반복합니다.

3. 데이터 준비

GBM 모델을 훈련하기 위해서는 해당 모델의 입력으로 사용할 금융 데이터를 준비해야 합니다. 주식의 경우, 과거 가격 데이터 및 관련 지표를 수집하는 것이 중요합니다. 일반적으로 다음과 같은 데이터를 준비합니다:

  • 주가 데이터(시가, 고가, 저가, 종가, 거래량)
  • 기술적 지표(이동 평균, RSI, MACD 등)
  • 재무 지표(배당 수익률, PER, PBR 등)

3.1 데이터 수집 및 전처리

데이터를 수집하고 전처리하는 과정은 다음 단계로 진행됩니다:

  1. 데이터 수집: Yahoo Finance, Alpha Vantage 등의 API를 사용하여 금융 데이터를 수집합니다.
  2. 결측치 처리: 결측치를 제거하거나 대체하는 방법으로 데이터의 완전성을 유지합니다.
  3. 데이터 정규화: 입력 데이터를 정규화(Normalization)하여 모델의 훈련 시간이 단축되고 성능이 향상됩니다.

4. GBM 모델 구현

Python 언어를 사용하여 GBM 모델을 구현하고 학습하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 주요 라이브러리로는 scikit-learn과 XGBoost가 있습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다:

pip install numpy pandas scikit-learn xgboost

4.1 GBM 모델 훈련

이제 데이터를 로드하고 GBM 모델을 훈련하는 예제를 살펴보겠습니다.

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBClassifier

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('financial_data.csv')

# 입력 변수와 타겟 변수 정의
X = data.drop(columns=['target'])
y = data['target']

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# GBM 모델 생성 및 훈련
model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

4.2 모델 평가

훈련된 모델을 평가하여 성능을 확인합니다. 일반적으로 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 등의 지표를 사용합니다:

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 예측 수행
y_pred = model.predict(X_test)

# 모델 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(classification_report(y_test, y_pred))

5. 하이퍼파라미터 튜닝

모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 수행합니다. 하이퍼파라미터는 모델 훈련 전에 설정해야 하는 매개변수로, GBM의 경우 다음과 같은 파라미터가 있습니다:

  • learning_rate: 학습률
  • n_estimators: 트리의 개수
  • max_depth: 트리의 깊이

5.1 GridSearchCV 활용

GridSearchCV를 사용하여 최적의 하이퍼파라미터를 탐색해 보겠습니다:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {
    'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.2],
    'n_estimators': [100, 200],
    'max_depth': [3, 5, 7]
}

grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring='accuracy', cv=3)
grid_search.fit(X_train, y_train)

print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_)

6. 실제 거래에 응용하기

훈련된 GBM 모델을 실제 거래에 적용하기 위해서는 모델의 예측 결과에 따라 매매 결정을 내려야 합니다. 주된 전략은 다음과 같습니다:

  1. 모델이 매수 신호를 발생시켰을 때 해당 자산을 매수합니다.
  2. 모델이 매도 신호를 발생시켰을 때 해당 자산을 매도합니다.
  3. 포트폴리오 리밸런싱 및 손절매 전략을 결정하여 리스크를 관리합니다.

6.1 백테스팅

모델의 성능을 검증하기 위해 백테스팅을 수행합니다. 과거 데이터를 바탕으로 모델이 실제로 어떤 성과를 보였는지 평가할 수 있습니다:

def backtest(model, data):
    predictions = model.predict(data)
    returns = np.where(predictions == 1, data['close'].pct_change(), 0)
    cumulative_returns = (1 + returns).cumprod() - 1
    return cumulative_returns

cumulative_returns = backtest(model, X_test)
print(cumulative_returns)

7. 결론

GBM 모델은 머신러닝 접근 방식을 이용한 알고리즘 트레이딩에서 강력한 도구가 될 수 있습니다. 이 강좌에서는 GBM 모델을 훈련하고 조정하는 방법을 설명하였으며, 이를 통해 금융 데이터를 기반으로 예측을 수행하고 실제 거래에 적용하는 방법을 알아보았습니다. 알고리즘 트레이딩의 세계는 끊임없이 변화하고 있으며, 새로운 데이터와 기술을 배우는 것이 중요합니다. 앞으로 더 나아가고 싶다면 다양한 알고리즘을 연구하고, 백테스팅 경험을 쌓으며 지속적으로 학습해야 할 것입니다.

참고 자료

  • https://scikit-learn.org/stable/
  • https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/
  • https://www.quantinsti.com/blog/gradient-boosting-in-python/