머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩, 실제로 선형 회귀를 실행하는 방법

금융 시장에서의 알고리즘 트레이딩은 데이터 분석과 머신러닝 기술을 활용하여 수익을 추구하는 방법입니다. 이 블로그 글에서는 머신러닝의 기본적인 개념과 도구들을 소개한 뒤, 실제로 선형 회귀를 활용하여 주식 데이터를 분석하고 예측하는 방법을 단계별로 설명합니다.

1. 머신러닝과 딥러닝의 기초

머신러닝(Machine Learning)은 데이터에서 패턴을 찾고 이를 통해 예측이나 결정을 내리는 알고리즘입니다. 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 한 분야로, 인공 신경망을 사용하여 더 복잡한 데이터 분석을 가능하게 합니다. 트레이딩에서 머신러닝을 활용하는 것은 데이터의 예측 정확도를 높이고, 알고리즘의 성능을 개선시킬 수 있는 방법입니다.

1.1 머신러닝의 종류

  • 지도 학습(Supervised Learning): 주어진 데이터에 대해 정답(label)이 있는 경우, 예측 모델을 학습합니다.
  • 비지도 학습(Unsupervised Learning): 정답이 없는 데이터에서 패턴이나 군집을 찾아냅니다.
  • 강화 학습(Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방법을 학습합니다.

2. 선형 회귀(Linear Regression) 개요

선형 회귀는 가장 기본적인 머신러닝 알고리즘 중 하나로, 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다. 주식 가격 예측의 예로, 특정 주식의 이전 가격, 거래량 및 기타 지표를 기반으로 미래 가격을 예측할 수 있습니다.

2.1 선형 회귀 수학적 모델

선형 회귀는 일반적으로 다음과 같은 형태를 가집니다:

    Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε

여기서:

  • Y는 종속 변수 (예: 주가)
  • X1, X2, …, Xn은 독립 변수 (예: 시가, 종가, 거래량 등)
  • β0는 Y의 절편
  • β1, β2, …, βn은 각 독립 변수에 대한 계수
  • ε는 오차 항

3. 데이터 수집하기

자동 매매 시스템을 개발하기 위해서는 먼저 데이터를 수집해야 합니다. 이 예제에서는 Yahoo Finance API를 사용하여 주식 데이터를 다운로드하겠습니다.

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

# 데이터 수집
start = datetime(2020, 1, 1)
end = datetime(2023, 12, 31)

stock_data = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start, end)
stock_data.head()

이 코드는 Apple Inc. (AAPL)의 주가 데이터를 가져오는 예제입니다. 데이터에는 날짜, 개장가, 고가, 저가, 종가, 거래량 등이 포함됩니다.

4. 데이터 전처리

수집한 데이터는 머신러닝 모델에 사용하기에 적합하도록 전처리가 필요합니다. 여기에는 결측치 처리, 변환, 정규화 등의 단계가 포함됩니다.

4.1 결측치 처리

결측치는 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치므로 이를 처리해야 합니다. Pandas를 사용하여 결측치를 처리할 수 있습니다.

# 결측치 확인
print(stock_data.isnull().sum())

# 결측치 제거
stock_data.dropna(inplace=True)

4.2 데이터 변환 및 정규화

모델에 적합하도록 데이터 변환 및 정규화가 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 종가를 예측하고자 할 때, 기존 데이터를 이용하여 특성을 생성할 수 있습니다.

# 특성 변수 생성
stock_data['Return'] = stock_data['Adj Close'].pct_change()
stock_data['SMA_5'] = stock_data['Adj Close'].rolling(window=5).mean()
stock_data['SMA_20'] = stock_data['Adj Close'].rolling(window=20).mean()
stock_data.dropna(inplace=True)

5. 데이터 분할

데이터를 전처리한 후, 모델 학습을 위해 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할해야 합니다. 일반적으로 70%는 훈련에, 30%는 테스트에 사용하는 것이 일반적입니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = stock_data[['Return', 'SMA_5', 'SMA_20']]
y = stock_data['Adj Close']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

6. 선형 회귀 모델 학습

이제 데이터를 준비했으니 선형 회귀 모델을 학습할 수 있습니다. Scikit-Learn 라이브러리를 사용하면 쉽고 빠르게 모델을 구현할 수 있습니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 모델 생성 및 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

7. 모델 평가

학습이 완료된 모델의 성능을 평가하기 위해 예측값을 생성하고, 이를 실제값과 비교합니다. 다양한 평가 지표가 있지만, 여기서는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)와 R² 점수를 사용합니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 평가 지표 계산
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r_squared = r2_score(y_test, y_pred)

print(f'MSE: {mse}')
print(f'R²: {r_squared}')  # 0에 가까울수록 나쁜 모델, 1에 가까울수록 좋은 모델

8. 예측 결과 시각화

모델의 예측 결과를 시각화하면 더욱 직관적으로 이해할 수 있습니다. Matplotlib과 Seaborn을 활용하여 예측 결과를 그래프로 나타내 보겠습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set(style='whitegrid')

plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(y_test.index, y_test, label='Actual', color='blue')
plt.plot(y_test.index, y_pred, label='Predicted', color='orange')
plt.title('Actual vs Predicted Prices')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.show()

9. 최적화 및 튜닝

선형 회귀 모델이 완료된 후, 하이퍼파라미터 튜닝이나 피쳐 엔지니어링을 통해 모델 성능을 더욱 개선할 수 있습니다. Grid Search, Random Search 등을 사용하여 최적의 파라미터를 찾는 방법을 고려해 볼 수 있습니다.

10. 파이프라인 구축

머신러닝 모델을 실제 알고리즘 트레이딩 시스템에 통합하기 위해 파이프라인을 구축하는 것이 중요합니다. 데이터 수집, 전처리, 모델 학습 및 예측, 리밸런싱 등 여러 단계를 통합하여 자동화된 시스템을 만들 수 있습니다.

11. 결론

이번 글에서는 머신러닝의 기초부터 선형 회귀 모델을 사용하는 방법까지 자세히 살펴보았습니다. 알고리즘 트레이딩은 단순한 데이터 분석을 넘어, 지속적인 연구 및 개선이 필요한 분야입니다. 선형 회귀를 시작으로 여러 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용하여 더 정교한 트레이딩 전략을 개발할 수 있습니다.

12. 참고 자료

앞으로 더 많은 데이터와 다양한 알고리즘으로 함께 발전해 나가기를 바랍니다. 감사합니다!