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:
- 새로운 데이터 포인트가 입력되면, 기존에 알고 있는 데이터 세트와의 거리를 계산합니다.
- 가장 가까운 k개의 이웃을 찾습니다.
- 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.