머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩, 기본 설명 k-최근접 이웃

퀀트 트레이딩은 데이터 기반의 결정 과정을 통해 시장에서의 수익을 추구하는 방식입니다. 오늘은 머신러닝 알고리즘 중 하나인 k-최근접 이웃(ker-nearest neighbors, KNN)에 대해 살펴보고, 이를 통한 알고리즘 트레이딩의 가능성을 논의해보겠습니다.

k-최근접 이웃(KNN)란?

k-최근접 이웃(KNN)은 비모수적 분류 및 회귀 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터 포인트의 ‘k’개의 가장 가까운 이웃을 기준으로 분류를 수행합니다. KNN의 핵심 개념은 ‘거리’로, 유클리드 거리, 맨해튼 거리 등을 사용하여 이웃을 결정하게 됩니다. 이 알고리즘은 단순하면서도 직관적이기 때문에 다양한 분야에서 많이 활용되고 있습니다.

알고리즘의 기본 원리

KNN의 기본 작동 원리는 다음과 같습니다:

  1. 새로운 데이터 포인트가 입력되면, 기존에 알고 있는 데이터 세트와의 거리를 계산합니다.
  2. 가장 가까운 k개의 이웃을 찾습니다.
  3. k개의 이웃 중에서 가장 많이 발생한 클래스를 선택하여 새로운 데이터 포인트에 대한 예측을 수행합니다.

KNN의 수식

일반적으로 KNN에서 사용하는 거리는 다음과 같이 정의됩니다:

유클리드 거리:

D(p, q) = sqrt(∑(p_i - q_i)²)

여기서, D는 거리, p와 q는 두 개의 데이터 포인트, i는 각 특징을 나타냅니다.

KNN의 장단점

장점

  • 간단하고 직관적: 알고리즘의 구조가 복잡하지 않아 이해하기 쉽습니다.
  • 효과적인 분류 성능: 충분한 데이터가 주어질 경우, KNN은 높은 정확도를 제공할 수 있습니다.
  • 비모수적: 데이터의 분포에 대한 가정을 하지 않기 때문에 다양한 데이터 특성에 적용할 수 있습니다.

단점

  • 높은 계산 비용: 새로운 데이터 포인트가 들어올 때마다 모든 데이터와 거리 계산을 해야 하므로 비효율적입니다.
  • 차원의 저주: 데이터 차원이 높아질수록 거리가 동일해지기 때문에 성능이 저하될 수 있습니다.
  • 데이터 불균형 문제: 클래스 간 불균형이 극심할 경우 잘못된 분류가 발생할 수 있습니다.

k-최근접 이웃을 이용한 알고리즘 트레이딩

이제 KNN을 트레이딩에 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다. KNN을 사용하여 주식 가격 예측 또는 분류 문제를 해결할 수 있습니다. 다음은 KNN을 활용한 트레이딩 전략입니다.

1. 데이터 수집

첫 번째 단계는 다양한 주식 데이터를 수집하는 것입니다. 이는 주가, 거래량, 기술적 지표 등을 포함할 수 있습니다. 이러한 데이터는 보통 CSV 파일이나 데이터베이스에서 가져올 수 있습니다.

2. 데이터 전처리

수집한 데이터에는 결측값, 이상치 등이 포함될 수 있으므로, 데이터 전처리 과정이 필요합니다. 이 과정에서는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

  • 결측값 처리 및 제거
  • 이상치 탐지 및 수정 혹은 제거
  • 특징 스케일링: KNN은 거리 기반 알고리즘이므로, 모든 특징이 동일한 스케일이어야 합니다.

3. 데이터 분할

데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분리합니다. 일반적으로 70%~80%는 훈련에, 나머지는 테스트에 사용합니다.

4. 모델 학습

KNN 모델을 학습시킵니다. K 값은 사용자가 설정해야 하며, 여러 K 값을 실험해보며 최적의 K 값을 찾는 것이 중요합니다.

5. 예측 및 결과 평가

학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 결과를 평가하기 위해 혼동 행렬, 정확도, F1 점수 등의 지표를 사용할 수 있습니다.

예제 코드

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 전처리 과정 예시
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 특징 및 타겟 변수 정의
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
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)

# KNN 모델 훈련
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 결과 평가
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

주식 거래 예측 정확도 향상을 위한 팁

KNN의 예측 성능을 향상시키기 위해 몇 가지 팁을 제공합니다:

  • K 값 최적화: K 값을 다양하게 실험하여 최적의 값을 찾습니다.
  • 특징 선택: 분석에 중요한 특징만 선택하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
  • 앙상블 기법 활용: 여러 모델의 결과를 조합하여 최종 예측을 개선할 수 있습니다.

결론

K-최근접 이웃은 머신러닝 알고리즘 중 하나로, 간단하고 직관적인 특성 덕분에 트레이딩에 적용하기에 좋은 알고리즘입니다. 데이터 전처리와 모델 평가에 주의를 기울인다면, KNN을 통해 매우 유용한 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 하지만, 고차원의 데이터에서 발생할 수 있는 문제점과 계산 비용을 고려해야 한다는 점을 잊지 마세요. 다음 글에서는 KNN의 고급 활용법과 다른 머신러닝 알고리즘을 포괄할 것입니다. 감사합니다.