머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩, 옐프 감성 데이터에서 doc2vec 입력 생성

오늘날 금융 시장에서는 머신러닝과 딥러닝이 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 감성 분석에서 중요한 역할을 하는 doc2vec을 활용하여 옐프(Yelp) 리뷰 데이터를 처리하고, 이를 트레이딩 알고리즘에 적용하는 방법을 다루겠습니다.

1. 머신러닝과 딥러닝의 중요성

머신러닝과 딥러닝 기술은 대량의 데이터를 분석하고 예측하는 데 있어 뛰어난 성능을 보여줍니다. 특히, 금융 트레이딩에서는 시장 데이터 외에도 소셜 미디어, 뉴스, 리뷰 등의 비정형 데이터가 가격 변동에 미치는 영향을 분석하는 것이 중요합니다. 이러한 데이터를 통해 의사결정을 지원할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다.

2. 옐프 감성 데이터 소개

옐프는 사용자가 식당과 가게에 대한 리뷰를 남기는 플랫폼으로, 데이터에는 텍스트 리뷰, 평점, 사용자 정보 등이 포함됩니다. 옐프 데이터에서 감성 분석을 통해 긍정적 또는 부정적인 리뷰의 패턴을 파악하고, 이를 주식 가격에 대한 예측 지표로 활용할 수 있습니다.

3. doc2vec 소개 및 필요성

doc2vec은 텍스트 데이터의 문맥을 이해하고 문서의 의미를 벡터 형태로 표현하는 기술입니다. 이는 단어 임베딩(word embedding) 기술의 발전을 기반으로 하며, 각 문서에 대한 고유한 벡터를 생성합니다. 이와 같은 벡터화는 후속 머신러닝 모델의 성능을 높이는 데 크게 기여합니다.

3.1 doc2vec 모델 구조

doc2vec은 두 가지 주요 알고리즘인 Distributed Bag of Words (DBOW)와 Distributed Memory (DM)를 기반으로 합니다. DBOW는 문서의 라벨을 사용해 단어의 컨텍스트를 무시하고 문서의 의미를 포착합니다. DM은 과거의 단어를 기반으로 이후의 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다.

4. 데이터 수집

옐프의 감성 데이터를 수집하기 위해, 최신의 API나 웹 스크래핑 기술을 사용할 수 있습니다. 여기서는 예시로 Python의 requests 라이브러리와 BeautifulSoup를 사용하여 데이터를 수집하는 과정을 설명합니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_yelp_reviews(business_id):
    url = f'https://www.yelp.com/biz/{business_id}'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    reviews = soup.find_all('p', class_='comment')
    return [review.text for review in reviews]

business_id = "example-business-id"
reviews = fetch_yelp_reviews(business_id)
print(reviews)

5. 데이터 전처리

수집한 리뷰 데이터를 doc2vec 모델에 입력하기 위해선 전처리 작업이 필요합니다. 여기에서는 텍스트 정제, 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출 등의 과정이 포함됩니다.

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer

nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))
stemmer = PorterStemmer()

def preprocess_reviews(reviews):
    processed_reviews = []
    for review in reviews:
        tokens = nltk.word_tokenize(review.lower())
        filtered_tokens = [stemmer.stem(word) for word in tokens if word.isalnum() and word not in stop_words]
        processed_reviews.append(filtered_tokens)
    return processed_reviews

cleaned_reviews = preprocess_reviews(reviews)
print(cleaned_reviews)

6. doc2vec 모델 훈련

전처리된 리뷰 데이터를 사용해 doc2vec 모델을 학습시키는 단계입니다. Gensim의 Doc2Vec 라이브러리를 활용하여 모델을 생성하고 훈련합니다.

from gensim.models import Doc2Vec, TaggedDocument

documents = [TaggedDocument(words=review, tags=[str(i)]) for i, review in enumerate(cleaned_reviews)]

model = Doc2Vec(vector_size=50, min_count=2, epochs=40)
model.build_vocab(documents)
model.train(documents, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

# 문서 벡터 확인
vector = model.infer_vector(['great', 'food'])
print(vector)

7. 트레이딩 전략 설계

훈련된 doc2vec 모델에서 얻은 문서 벡터를 사용하여 트레이딩 전략을 설계합니다. 예를 들어, 감성 지수를 기반으로 한 등락률 예측 모델을 개발할 수 있습니다.

7.1 예측 모델 구조

트레이딩 모델은 일반적으로 다음과 같은 구조를 가집니다:

  • 데이터 수집 및 전처리
  • feature 벡터 생성 (문서 벡터 포함)
  • 모델 훈련 (회귀 또는 분류 모델)
  • 모델 평가 및 최적화
  • 실시간 거래 실행

8. 모델 평가

훈련된 모델은 테스트 데이터셋을 사용하여 성능을 평가해야 합니다. 일반적으로 RMSE, 정확도, MAPE 등의 지표를 사용합니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_error
from math import sqrt

# 예측값과 실제값 비교
y_true = [2.5, 3.0, 4.5] # 실제 값
y_pred = [2.0, 3.5, 4.0] # 예측 값

rmse = sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
print(f'RMSE: {rmse}

9. 결론

본 강좌에서는 옐프 감성 데이터를 활용하여 머신러닝과 딥러닝 모델에 입력할 doc2vec 벡터를 생성하는 과정을 설명했습니다. 이러한 데이터는 알고리즘 트레이딩에 유용한 신호를 제공할 수 있으며, 실시간 금융 시장에서도 활용될 수 있습니다. 실제로 이러한 방식을 통해 자신만의 트레이딩 알고리즘을 구축하고 성능을 극대화할 수 있습니다.

10. 참고문헌

  • Le, Q. & Mikolov, T. (2014). Distributed Representations of Sentences and Documents. ICML.
  • Gensim Documentation. (n.d.). Gensim.
  • NLTK Documentation. (n.d.). NLTK.

11. 추가 연습

독자를 위해 추가적인 연습 문제를 제공합니다. 직접 옐프 데이터를 수집하고, doc2vec을 통해 벡터를 생성한 후, 다양한 트레이딩 알고리즘을 설계해 보세요.

  • 다른 비즈니스 카테고리의 데이터를 수집하고 비교 분석하기
  • 예측 모델을 개선하기 위한 하이퍼파라미터 튜닝
  • 실시간 데이터를 포함한 모델 테스트 및 최적화

감사합니다!