머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩, 단층 순전파 오토인코더

1. 서론

금융 시장은 복잡하고 동적인 환경으로, 투자자들은 지속적으로 수익을 추구하고 있습니다. 이에 따라
머신러닝과 딥러닝 기술이 주목받고 있습니다. 본 강좌에서는 이러한 기술 중 하나인 단층 순전파 오토인코더를
이용한 트레이딩 시스템 구축 방법을 설명합니다.

2. 머신러닝과 딥러닝 개요

머신러닝은 데이터를 통해 모델을 학습하고, 이를 기반으로 예측 또는 결정을 내리는 알고리즘입니다.
반면에 딥러닝은 신경망을 기반으로 한 머신러닝의 하위 분야로, 심층 신경망을 사용하여 데이터의 복잡한 패턴을
인식합니다. 이 두 기술은 특히 고차원 데이터 분석과 비정형 데이터 처리에서 우수한 성능을 보여줍니다.

3. 오토인코더란?

오토인코더는 입력 데이터를 압축하고, 복원하는 비지도 학습 모델입니다. 일반적으로 인코더와 디코더로 구성되어
있으며, 데이터의 중요한 특징을 학습하는 데 사용됩니다. 단층 순전파 오토인코더는 가장 기본적인 형태로, 단일
은닉층을 갖고 있습니다.

3.1. 오토인코더의 구조

오토인코더는 다음과 같은 구성 요소들을 포함합니다:

  • 입력 레이어: 원본 데이터를 입력받습니다.
  • 은닉 레이어: 데이터의 잠재 표현을 학습합니다.
  • 출력 레이어: 입력 데이터를 복원합니다.

4. 단층 순전파 오토인코더 구현

단층 순전파 오토인코더의 기본적인 구현 방법을 살펴보겠습니다. 이 과정에서는 파이썬과 유명한 딥러닝 프레임워크인
텐서플로우(TensorFlow)을 사용합니다.

4.1. 데이터 준비하기

주식 데이터와 같은 금융 데이터를 준비합니다. 이 데이터는 과거 가격, 거래량 등을 포함할 수 있습니다. 

import pandas as pd

# 주식 데이터 로드
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
features = data[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']].values

4.2. 오토인코더 모델 정의하기

간단한 단층 순전파 오토인코더 모델을 정의합니다. 

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense

# 모델 구성
input_layer = Input(shape=(features.shape[1],))
encoded = Dense(32, activation='relu')(input_layer)
decoded = Dense(features.shape[1], activation='sigmoid')(encoded)

autoencoder = Model(input_layer, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

4.3. 모델 훈련시키기

준비된 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 

# 모델 훈련
autoencoder.fit(features, features, epochs=50, batch_size=256, shuffle=True)

5. 결과 해석 및 성능 평가

훈련이 완료된 후, 오토인코더의 성능을 평가합니다. 원본 데이터와 복원된 데이터를 비교하여
모델의 정확성을 판단합니다.

5.1. 예측 결과 시각화

예측 결과를 시각화하여 모델의 성능을 직관적으로 이해해 보겠습니다. 

import matplotlib.pyplot as plt

# 예측
predicted = autoencoder.predict(features)

# 결과 시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(features[0], label='Original')
plt.plot(predicted[0], label='Reconstructed')
plt.legend()
plt.show()

6. 결론

본 강좌에서는 단층 순전파 오토인코더를 활용한 알고리즘 트레이딩의 기초를 다뤘습니다.
머신러닝과 딥러닝 기법은 금융 데이터에서 중요한 패턴을 발견하고 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
향후 고급 모델인 다층 오토인코더 및 LSTM 모델을 활용한 심화 강좌도 준비할 예정입니다.

7. 참고문헌

  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
  • Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O’Reilly Media.
  • 막스가치의 주식 투자 웹사이트