금융 시장의 변동성을 예측하고 수익을 올리기 위해 점점 더 많은 트레이더들이 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 활용하고 있습니다.
이러한 알고리즘은 과거의 데이터에서 패턴을 학습하고, 이 정보를 바탕으로 미래의 가격 동향을 예측하는 데 강력한 도구가 됩니다.
그러나, 많은 경우 모델의 내부 작동 방식과 각 입력 변수의 영향력을 이해하는 것이 중요합니다.
이 글에서는 머신러닝 및 딥러닝 모델의 트레이딩에서 성능을 평가하고 해석하는 데 유용한 기법인 특성 중요도와 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 값을 깊이 있게 다루어 보겠습니다.
1. 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념
머신러닝은 데이터를 기반으로 한 알고리즘을 통해 패턴이나 규칙을 학습하고, 예측을 하는 기술입니다.
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 신경망을 사용하여 복잡한 데이터를 처리합니다.
특히 금융 시장의 데이터는 시계열적 특성을 가지므로, 이러한 알고리즘의 적용에 효과적입니다.
알고리즘은 주가, 거래량, 시장지수와 같은 다양한 특성을 바탕으로 모델을 학습합니다.
1.1 머신러닝 모델의 종류
- 지도 학습(Supervised Learning): 레이블이 있는 데이터를 이용해서 모델을 학습합니다. 주가 예측에 많이 사용됩니다.
- 비지도 학습(Unsupervised Learning): 레이블이 없는 데이터를 통해 데이터의 구조나 패턴을 발견합니다.
- 강화 학습(Reinforcement Learning): 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 찾는 학습 방식으로, 트레이딩 전략을 개발하는 데 효과적입니다.
2. 특성 중요도(Feature Importance)
머신러닝 모델이 각 특성이 예측값에 얼마나 기여하는지를 나타내는 메트릭입니다.
특성 중요도를 이해하는 것은 모델의 해석 가능성을 높이고, 불필요한 특성을 제거하여 모델의 성능을 개선하는 데 도움을 줍니다.
특성의 중요성을 평가하는 다양한 방법들이 존재하며, 여기서는 두 가지 대표적인 방법인 Tree-based 모델과 Permutation Importance를 다룹니다.
2.1 Tree-based 모델
의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 모델 등 트리 기반 모델들은 각 특성이 최종 예측에 미치는 영향을 자연스럽게 계산할 수 있습니다.
중요도는 일반적으로 다음과 같은 방식으로 평가됩니다:
- 정보 획득(Information Gain): 특정 특성을 사용하여 데이터를 얼마나 잘 분리할 수 있는지를 기반으로 중요도를 평가합니다.
- 지니 불순도(Gini Impurity): 노드의 불순도를 계산하여 특성을 선택하는 과정에서의 불순도의 감소량으로 중요도를 평가합니다.
2.2 Permutation Importance
Permutation Importance는 학습된 모델을 기반으로 각 특성을 무작위로 섞었을 때 모델의 성능이 얼마나 변화하는지를 측정하여 중요도를 평가하는 방법입니다.
이 방법은 모델에 독립적인 특성의 중요도를 측정할 수 있어 강력합니다.
3. SHAP 값(SHapley Additive exPlanations)
SHAP 값은 각 특성이 예측값에 기여하는 정도를 수치적으로 나타내는 방식으로, 특성 중요도를 보다 정교하게 측정할 수 있는 방법입니다.
SHAP 값은 게임 이론의 Shapley 값에 기반하여 각 특성이 예측값에 얼마나 기여했는지를 정의합니다.
이를 통해 개별 관측값에 대해 각 특성이 긍정적 또는 부정적인 영향을 미쳤는지를 쉽게 이해할 수 있습니다.
3.1 SHAP 값의 장점
- 해석 가능성: 복잡한 모델의 예측 결과를 해석하는 데 유용하며, 각 특성이 어떻게 결정을 내렸는지를 명확히 설명합니다.
- 일관성: SHAP 값은 모든 모델에 대해 일관된 방식으로 중요성을 제공합니다. 모델이 변하더라도 SHAP 값은 변하지 않습니다.
- 상호작용 효과: SHAP 값은 특성 간의 상호작용을 고려하여 특성이 예측에 미치는 영향을 더 정확하게 제공합니다.
3.2 SHAP 값 계산하기
# SHAP 값을 계산하는 예시 코드
import shap
import pandas as pd
import xgboost as xgb
# 데이터 로드 및 전처리
X = pd.read_csv('data.csv') # 특성 데이터
y = X.pop('target')
# 모델 훈련
model = xgb.XGBRegressor()
model.fit(X, y)
# SHAP 값 계산
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X)
# SHAP 값 시각화
shap.summary_plot(shap_values, X)
4. 딥러닝 모델에서의 특성 중요도와 SHAP
딥러닝 모델에서도 머신러닝 모델과 유사한 방식으로 특성 중요도와 SHAP 값을 활용할 수 있습니다.
특히 복잡한 신경망에서는 특정 특성이 예측에 미치는 영향을 파악하는 것이 매우 중요합니다.
다음은 딥러닝에서 SHAP 값을 적용하는 방법을 살펴보겠습니다.
4.1 딥러닝에서 SHAP 적용하기
# 딥러닝에서 SHAP 값을 계산하는 예시 코드
import shap
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 간단한 신경망 모델 정의
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(X.shape[1],)),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 모델 훈련
model.fit(X, y, epochs=10)
# SHAP 값 계산
explainer = shap.KernelExplainer(model.predict, X)
shap_values = explainer.shap_values(X)
# SHAP 값 시각화
shap.summary_plot(shap_values, X)
5. 실전 적용: 알고리즘 트레이딩에서의 활용
머신러닝 및 딥러닝 모델의 특성 중요도와 SHAP 값을 알고리즘 트레이딩에 적용하면, 효과적으로 매매 전략을 개선하고 자동화할 수 있습니다.
이야기를 해보자면, 주가 예측 모델을 돌리기 위해 다음과 같은 과정을 거칠 수 있습니다:
5.1 데이터 수집 및 정제
신뢰할 수 있는 데이터를 수집하고 필요한 전처리를 수행합니다.
주식의 가격, 거래량, 재무제표 데이터를 비롯하여 시장 지표 등을 통합하여 사용할 수 있습니다.
5.2 특성 생성
원시 데이터를 바탕으로 다양한 특성을 생성합니다.
예를 들어, 이동 평균, 상대강도지수(RSI), MACD 등을 추가하여 모델의 성능을 높일 수 있습니다.
5.3 모델 학습 및 평가
다양한 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 비교하며 모델을 학습합니다.
이때 특성 중요도와 SHAP 값을 이용하여 각 특성이 결과에 미치는 영향을 분석합니다.
5.4 경량화 및 최적화
필요 없는 특성을 제거하고 모델을 경량화하여 더 빠르고 정확한 예측이 가능하도록 최적화합니다.
SHAP 값을 분석하여 모델의 해석력을 높이고 의사 결정을 돕습니다.
6. 결론
머신러닝 및 딥러닝 알고리즘은 트레이딩에 커다란 영향을 미치고 있으며, 특성 중요도 및 SHAP 값은 이들 모델의 성능을 이해하고 최적화하는 데 필수적인 도구입니다.
금융 시장의 복잡한 데이터와 환경에서, 이러한 도구들을 잘 활용하면 보다 효과적인 매매 전략을 구사할 수 있을 것입니다.
저희는 계속적으로 이 분야의 기법들을 연구하고 실제 트레이딩에 적용하는 데 힘쓰겠습니다.