머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩, 요한센 우도 비율 테스트

오늘날 금융 시장에서 알고리즘 트레이딩은 데이터 기반 의사결정의 핵심이 되고 있으며, 머신러닝과 딥러닝은 이러한 알고리즘을 구현하는 데 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 이 강좌에서는 머신러닝과 딥러닝 기반의 트레이딩 알고리즘을 구성하는 방법을 배운 후, 요한센 우도 비율 테스트에 대해 심층적으로 알아보겠습니다.

1. 머신러닝과 딥러닝 이해하기

머신러닝(Machine Learning)은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측이나 결정을 내리는 알고리즘의 집합입니다. 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망을 이용하여 복잡한 데이터 구조를 학습하는 기술입니다. 이 두 가지 기술은 알고리즘 트레이딩에서 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다.

1.1 머신러닝 기법

머신러닝 트레이딩 알고리즘은 여러 기법에 기반할 수 있습니다. 예를 들어, 회귀 분석, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, k-최근접 이웃 등이 있으며, 이를 통해 사용자는 시장의 다양한 변수와 특성을 분석할 수 있습니다.

1.2 딥러닝 기법

딥러닝 트레이딩 알고리즘은 일반적으로 인공신경망 구조를 사용하여 가격 예측, 신호 생성 등을 수행합니다. CNN(Convolutional Neural Network)과 RNN(Recurrent Neural Network)은 주식 시장의 시간적 패턴 인식에 효과적으로 사용될 수 있습니다. 또한, LSTM(Long Short-Term Memory)은 장기 의존성을 유지하여 시간 시퀀스를 예측하는 데 유용합니다.

2. 알고리즘 트레이딩 모델 개발

트레이딩 모델을 개발하기 위해서는 데이터를 수집하고 전처리하며, 특징(feature)을 선택하고, 모델을 훈련한 다음, 테스트 및 평가를 진행해야 합니다. 각 단계에 대해 자세히 알아보겠습니다.

2.1 데이터 수집

알고리즘 트레이딩의 첫 단계는 데이터를 수집하는 것입니다. 금융 데이터는 다양한 소스에서 찾을 수 있으며, Yahoo Finance, Alpha Vantage, Quandl 등을 통해 주식 가격, 거래량, 지표 등을 수집할 수 있습니다.

2.2 데이터 전처리

수집한 데이터는 종종 불완전하거나 노이즈가 포함되어 있습니다. 따라서, 결측치를 처리하고, 데이터의 형식을 정리하며, 정규화(normalization)나 표준화(standardization)를 진행하여 모델 학습에 적합한 형태로 변환해야 합니다.

2.3 특징 선택

특징 선택은 모델의 성능에 큰 영향을 미치는 단계입니다. 종종 이동 평균, 상대강도지수(RSI), MACD 기법 등을 사용하여 볼 수 있습니다. 이를 통해 주식의 상승 또는 하락을 예측하는 데 필요한 정보를 추출할 수 있습니다.

2.4 모델 훈련 및 평가

모델 훈련 단계에서는 선택한 알고리즘을 기반으로 특징 데이터를 학습시킵니다. 그 후, 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가하고, 필요시 하이퍼파라미터 조정을 통해 결과를 개선할 수 있습니다.

3. 요한센 우도 비율 테스트란?

요한센 우도 비율 테스트(Johansen Likelihood Ratio Test)는 공적분 관계를 검정하는 통계적 방법입니다. 주로 여러 시계열 변수 간의 장기적인 균형 관계를 평가할 때 사용됩니다. 주가와 관련된 여러 변수 간의 관계를 이해하고자 할 때 매우 유용합니다.

3.1 공적분과 그 중요성

공적분이란 서로 비정상적인 시계열 변수들이 장기적으로 균형 관계를 유지할 때 발생합니다. 예를 들어, 주가와 이자율 간의 관계를 분석할 때 이들이 특정 패턴을 보일 가능성이 있다면, 공적분 분석을 통해 그 관계를 명확히 하고, 이를 기반으로 트레이딩 전략을 설정할 수 있습니다.

3.2 요한센 테스트 진행 방법

  1. 시계열 데이터 수집: 분석할 데이터의 시계열을 수집합니다.
  2. 데이터 전처리: 필요없는 데이터를 제거하고 결측치를 처리합니다.
  3. 차분 수행: 비정상성을 제거하기 위해 차분을 수행합니다.
  4. 테스트 실행: 요한센 우도 비율 테스트를 실행하여 각 변수 간의 공적분 관계를 평가합니다.

3.3 요한센 테스트의 결과 해석

요한센 테스트는 두 가지 통계량, 즉 트레이스 통계량과 최대 고유값 통계량을 제공합니다. 통계량이 임계값을 초과하면 공적분 관계가 존재한다고 해석할 수 있습니다. 이러한 해석을 통해 투자자는 매매 전략을 조정하고 더 효과적인 트레이딩이 가능하도록 할 수 있습니다.

4. 실제 예제: 요한센 테스트를 통한 트레이딩 전략 수립

이제 기초 지식을 바탕으로 실제로 머신러닝 및 딥러닝을 이용한 트레이딩 알고리즘을 만들고, 요한센 우도 비율 테스트를 통해 종목들 간의 관계를 분석해 보겠습니다.

4.1 데이터 수집 예제

import pandas as pd
import yfinance as yf

# 주식 데이터 수집
tickers = ['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL']
data = yf.download(tickers, start='2015-01-01', end='2022-01-01')
data = data['Adj Close']

4.2 데이터 전처리 예제

data = data.dropna()  # 결측치 제거
returns = data.pct_change().dropna()  # 일일 수익률 계산

4.3 요한센 우도 비율 테스트 예제

from statsmodels.tsa.stattools import coint
import numpy as np

# 요한센 테스트 수행
result = coint(returns['AAPL'], returns['MSFT'])  # AAPL과 MSFT 간의 공적분 관계 확인
print('Test Statistic:', result[0])
print('p-value:', result[1])

5. 결론

오늘은 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩에 대해 알아보고, 요한센 우도 비율 테스트를 통해 여러 종목 간의 공적분 관계를 평가하는 방법을 배웠습니다. 이러한 과정을 통해 트레이딩 전략을 최적화하고, 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있는 기반을 다질 수 있습니다. 앞으로의 트레이딩 여정에도 많은 도움이 되기를 바랍니다.

6. 참고 자료

  • Chris B. Allen, “Machine Learning for Asset Managers”, 2020
  • Robert L. Kosowski, “Machine Learning and Automated Trading”, 2021
  • Yves Hilpisch, “Machine Learning for Asset Managers”, 2020
  • James D. Miller, “Statistical Tests for Time Series Analysis”, 2021