머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩, LightGBM으로 분 단위 빈도 시그널

오늘날의 금융 시장은 빠르게 변화하고 있으며, 이러한 환경에서 효과적인 자동매매 시스템을 구축하는 것은 필수가 되었습니다. 본 강좌에서는 머신러닝과 딥러닝을 활용하여 분 단위 빈도에서 신호를 생성하는 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다. 특히, LightGBM(Gradient Boosting Decision Tree의 일종)을 사용하여 모델을 구축하고 이 모델을 통해 트레이딩 시그널을 생성하는 방법에 대해 다루겠습니다.

1. 서론

거래 전략의 성패는 얼마나 정확한 시그널을 생성하느냐에 따라 결정됩니다. 따라서 머신러닝과 딥러닝은 시장 데이터를 분석하여 트렌드와 패턴을 식별하는 데 매우 유용합니다. 본 강좌에서는 다음과 같은 내용을 다룰 것입니다:

  • 머신러닝 기본 개념
  • LightGBM의 원리와 장점
  • 분 단위 빈도 데이터 수집
  • 데이터 전처리
  • 모델 구축 및 평가
  • 트레이딩 전략 구현

2. 머신러닝 기본 개념

머신러닝은 데이터에서 학습하여 예측이나 결정을 내리는 알고리즘의 모음입니다. 대표적인 머신러닝 알고리즘으로는 회귀, 의사결정 나무, 서포트 벡터 머신(SVM), 신경망 등이 있습니다. 머신러닝은 크게 감독 학습과 비감독 학습으로 나눌 수 있으며, 자동매매에서는 주로 감독 학습이 사용됩니다.

2.1 감독 학습

감독 학습에서는 입력 데이터와 해당하는 레이블(목표 변수)이 주어지고, 이 데이터를 기반으로 모델을 학습합니다. 예를 들어, 주식 가격 예측의 경우, 과거 주식 가격이 입력 데이터가 되고, 미래의 가격이 레이블이 됩니다.

2.2 비감독 학습

비감독 학습에서는 레이블이 없는 데이터가 사용됩니다. K-평균 군집화나 PCA(주성분 분석)가 대표적인 비감독 학습 기법입니다. 비감독 학습은 데이터의 패턴을 찾는 데 유용하지만, 주식 거래와 같은 의사결정에는 일반적으로 사용되지 않습니다.

3. LightGBM의 원리와 장점

LightGBM은 마이크로소프트에서 개발한 경량화된 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터에도 빠르고 효율적으로 학습하는 데 최적화되어 있습니다. LightGBM의 주요 장점은 다음과 같습니다:

  • 속도: 대량의 데이터 처리가 빠릅니다.
  • 높은 성능: 종종 다른 알고리즘보다 더 좋은 성능을 보여줍니다.
  • 메모리 효율성: 메모리 사용이 적습니다.
  • 다양한 기능: 범주형 변수 처리가 유용합니다.

3.1 LightGBM의 기본 원리

LightGBM은 리프 중심의 트리 학습 방식을 사용하며, 각 리프에서 최적의 분할을 찾는 데 유리한 방식으로, 이는 데이터를 효율적으로 분할하고 학습 속도를 높이는 데 기여합니다.

4. 분 단위 빈도 데이터 수집

알고리즘 트레이딩을 위한 데이터 수집 과정은 매우 중요합니다. 일반적으로 사용되는 데이터 소스는 다음과 같습니다:

  • API를 통한 실시간 데이터 수집
  • 과거 데이터 다운로드 (예: Yahoo Finance, Alpha Vantage)
  • 거래소 데이터

예를 들어, Python에서 yfinance 라이브러리를 사용하여 주식의 분 단위 데이터를 수집하는 방법은 다음과 같습니다: 

import yfinance as yf

# 특정 종목의 분 단위 데이터 다운로드
data = yf.download("AAPL", interval="1m", period="7d")
print(data.head())

5. 데이터 전처리

수집한 데이터는 머신러닝 모델에 적합하도록 전처리해야 합니다. 주요 단계는 다음과 같습니다:

5.1 결측값 처리

데이터셋에서 결측값이 존재하는 경우, 이를 제거하거나 대체해야 합니다. Pandas를 사용하여 결측값을 처리하는 방법은 다음과 같습니다: 

import pandas as pd

# 결측값 제거
data = data.dropna()
# 또는 특정 값으로 대체
data = data.fillna(method='ffill')

5.2 피처 엔지니어링

모델의 성능을 높이기 위해 여러 가지 새로운 특징을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 이동 평균이나 상대 강도 지수(RSI)와 같은 지표를 만들어 입력 데이터에 포함시킬 수 있습니다: 

# 이동 평균 추가
data['SMA_5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean()
# 상대 강도 지수 추가
delta = data['Close'].diff()
gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=14).mean()
loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=14).mean()
rs = gain / loss
data['RSI'] = 100 - (100 / (1 + rs))

6. 모델 구축 및 평가

전처리가 완료된 데이터로 모델을 구축하고 평가해야 합니다. LightGBM을 사용하여 모델을 구축할 수 있으며, 다음과 같은 과정을 거칩니다:

6.1 모델 트레이닝

LightGBM 모델을 만들고 학습시키는 과정은 다음과 같습니다: 

import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 데이터 분할
X = data.drop(columns=['target_column'])  # 특성 변수
y = data['target_column']  # 목표 변수
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# LightGBM 데이터 포맷으로 변환
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)

# 모델 파라미터 설정
params = {
    'objective': 'binary',
    'metric': 'binary_logloss',
    'verbose': -1,
    'boosting_type': 'gbdt',
}

# 모델 학습
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)  # num_boost_round 설정

6.2 모델 평가

모델의 성능을 평가하기 위해 테스트 데이터를 사용합니다. 예측 결과를 확인하고 정확도를 측정합니다: 

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_binary = [1 if i > 0.5 else 0 for i in y_pred]

# 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_binary)
print(f'모델의 정확도: {accuracy * 100:.2f}%')

7. 트레이딩 전략 구현

구축한 모델을 이용해 트레이딩 전략을 수립할 수 있습니다. 아래 예시는 기본적인 전략을 보여줍니다:

7.1 시그널 생성

모델을 통해 예측한 결과를 기반으로 매수 또는 매도 시그널을 생성합니다. 예를 들어: 

data['Signal'] = 0
data.loc[data['RSI'] < 30, 'Signal'] = 1  # 매수 신호
data.loc[data['RSI'] > 70, 'Signal'] = -1  # 매도 신호

7.2 포지션 관리

생성된 신호를 기반으로 포지션을 관리합니다. 트레이딩 전략에 따라 매매 규칙을 설정하고, 실제 거래에 적용할 수 있습니다.

8. 결론

머신러닝과 딥러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩은 단순한 기술적 분석을 넘어서 보다 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 가능성을 제공합니다. 특히 LightGBM은 빠르고 효율적인 트레이딩 모델 구축을 위한 유용한 도구입니다. 본 강좌를 통해 기본적인 구성을 이해하고 실제 트레이딩 시스템에 적용할 수 있는 기초 지식을 쌓길 바랍니다.

9. 참고 자료