머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩, LightGBM과 CatBoost로 시그널 생성

1. 서론

현대 금융 시장에서 데이터 기반의 트레이딩 전략은 그 어느 때보다도 중요해졌습니다. 머신러닝과 딥러닝은 이러한 트레이딩 전략에서 데이터 분석과 시그널 생성을 위한 강력한 도구로 자리잡고 있습니다. 본 강좌에서는 LightGBM과 CatBoost라는 두 가지 최신 머신러닝 알고리즘을 사용하여 시그널 생성(매매 신호를 도출하는 과정)을 구현할 것입니다.

2. 머신러닝과 알고리즘 트레이딩

알고리즘 트레이딩이란 컴퓨터 프로그램을 사용하여 매매를 자동으로 수행하는 방식을 의미합니다. 이때 매매 결정은 데이터 분석을 통해 도출된 신호를 기반으로 이루어집니다. 전통적인 트레이딩 전략이 기술적 분석이나 기본적 분석에 의존하는 반면, 머신러닝 기반 전략은 과거 데이터를 통해 패턴을 학습하여 미래의 가격 변동을 예측하려 합니다.

2.1 머신러닝의 역할

머신러닝 알고리즘은 데이터를 학습하여 새로운 입력에 대한 예측을 생성합니다. 이를 통해 우리는 시장의 복잡한 패턴을 인식하고, 매매 결정을 위한 중요한 신호를 생성할 수 있습니다. 각 알고리즘은 데이터를 처리하는 방식이 다르므로, 특정 상황에 알맞은 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

2.2 딥러닝의 발전

딥러닝은 신경망을 활용한 머신러닝의 한 분야로, 특히 대량의 데이터에서 높은 성능을 발휘합니다. 시계열 데이터와 같은 복잡한 패턴을 인식하는 데 탁월하여, 최근 몇 년간 여러 트레이딩 회사들이 딥러닝 기반 모델을 채택하고 있습니다. 그러나, 딥러닝 모델은 학습 시간과 자원 소모가 크기 때문에, 시그널 생성에서 효율성을 고려해야 합니다.

3. LightGBM과 CatBoost 소개

LightGBM과 CatBoost는 각각 Microsoft와 Yandex에서 개발한 그라디언트 부스팅 머신(Gradient Boosting Machine) 알고리즘입니다. 이들 알고리즘은 일반적으로 높은 성능을 원하며, 상대적으로 빠른 학습 속도를 제공합니다.

3.1 LightGBM

LightGBM은 대규모 데이터셋에서 효율적으로 동작하도록 설계된 부스팅 라이브러리입니다. 성능 및 속도 면에서 우수하며, 특히 대용량 데이터 처리 시 성능이 뛰어납니다.

  • 데이터 처리를 위한 histrogram 기반 알고리즘 사용
  • 인스턴스에 대한 가중치 조정으로 다중 분류 문제 지원
  • 다양한 손실 함수 지원

3.2 CatBoost

CatBoost는 범주형 데이터를 처리할 수 있는 강력한 방법을 제공하며, 원핫 인코딩과 같은 사전 처리 없이도 효과적으로 작동합니다. 이는 트레이딩 데이터에 자주 등장하는 범주형 특성들을 처리하는 데 매우 유용합니다.

  • 범주형 데이터에 대한 네이티브 지원
  • 자동으로 하이퍼파라미터 튜닝 가능
  • 다양한 문제에 대한 적합성

4. 데이터 준비

본 강좌의 코드를 통해 LightGBM과 CatBoost를 훈련하기 위해서는 적절한 데이터셋이 필요합니다. 금융 데이터는 일반적으로 시간에 따른 주가 및 거래량 데이터로 구성됩니다. 주요 단계는 다음과 같습니다:

4.1 데이터 수집

데이터는 Yahoo Finance, Alpha Vantage, Quandl과 같은 데이터 제공 서비스로부터 수집할 수 있습니다. 여기서는 pandas_datareader 라이브러리를 사용하여 데이터를 가져오는 것으로 시작합니다. 


import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
from datetime import datetime

start = datetime(2010, 1, 1)
end = datetime(2023, 5, 1)
data = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start, end)

4.2 데이터 전처리

수집한 데이터는 결측값 처리 및 특성 변환 등의 전처리 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정에서 이동 평균, 상대 강도 지수(RSI) 등의 기술적 지표를 추가할 수 있습니다. 


data['MA20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()
data['RSI'] = compute_rsi(data['Close'])
data.dropna(inplace=True)

5. 모델 훈련

데이터가 준비되면 LightGBM 및 CatBoost 모델을 훈련할 수 있습니다. 각 알고리즘의 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의 성능을 끌어내는 것이 중요합니다.

5.1 LightGBM 모델 훈련


import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data[['MA20', 'RSI']]
y = data['Signal']  # 매매 신호 생성
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

lgb_model = lgb.LGBMClassifier()
lgb_model.fit(X_train, y_train)

5.2 CatBoost 모델 훈련


from catboost import CatBoostClassifier

cat_model = CatBoostClassifier(cat_features=['CategoricalFeature1'], verbose=0)
cat_model.fit(X_train, y_train)

6. 모델 평가

모델의 예측 성능을 평가하기 위해 다양한 메트릭을 사용할 수 있습니다. 정밀도, 재현율, F1 Score 등을 통해 모델의 품질을 판단할 수 있습니다. 


from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

lgb_pred = lgb_model.predict(X_test)
cat_pred = cat_model.predict(X_test)

print("LightGBM Accuracy:", accuracy_score(y_test, lgb_pred))
print("CatBoost Accuracy:", accuracy_score(y_test, cat_pred))
print(classification_report(y_test, lgb_pred))
print(classification_report(y_test, cat_pred))

7. 시그널 생성 및 트레이딩 전략

마지막으로, 모델을 통해 생성한 신호를 바탕으로 실제 트레이딩 전략을 구성하고, 수익성을 평가합니다. 


data['Predicted_LGBM'] = lgb_model.predict(X)
data['Predicted_CatBoost'] = cat_model.predict(X)

# 매수/매도 신호 생성
data['Trading_Signal'] = data['Predicted_LGBM'].diff()

8. 결론 및 향후 연구 방향

본 강좌에서는 LightGBM과 CatBoost를 사용한 시그널 생성 방법을 살펴보았습니다. 이러한 방법은 더욱 발전된 알고리즘의 도입 및 실시간 데이터 스트리밍을 통해 계속해서 발전할 수 있습니다. 머신러닝 및 딥러닝이 트레이딩 전략에서 역할을 더욱 강화할 것으로 예상됩니다.

8.1 추가적인 연구

향후에는 더 많은 특성을 추가하고, ensemble 기법을 통해 예측 정확도를 높일 수 있는 방안을 모색할 필요가 있습니다. 또한, 강화학습과 같은 새로운 접근법을 통해 알고리즘 트레이딩의 영역을 더 확장할 수 있을 것입니다.

9. 참고자료

  • 1. ‘Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow’ – Aurélien Géron
  • 2. ‘Introduction to Statistical Learning’ – Gareth James et al.
  • 3. ‘Pattern Recognition and Machine Learning’ – Christopher Bishop
  • 4. LightGBM Documentation: lightgbm.readthedocs.io
  • 5. CatBoost Documentation: catboost.ai