머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩, 특성과 시간에 걸쳐 데이터를 생성하는 방법 학습

1. 서론

최근 몇 년 동안 금융 시장에서 알고리즘 트레이딩이 급격히 발전했습니다. 머신러닝과 딥러닝 기술은 데이터 분석과 예측 정확도를 향상시키는데 큰 도움을 주었고, 이에 따라 자동매매 시스템의 구성과 운영에 있어 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 본 강좌에서는 머신러닝 및 딥러닝을 기반으로 한 알고리즘 트레이딩의 기본 개념과, 특성을 이해하고, 이를 통해 시간에 따라 데이터 생성 및 처리를 배우겠습니다.

2. 머신러닝 및 딥러닝 기초 이해

머신러닝은 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측하는 알고리즘입니다. 기계 학습의 주요 목표는 주어진 입력 데이터에서 결과를 도출해내는 것입니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망을 사용하여 더욱 복잡한 패턴을 학습합니다. 주식시장에서는 다음과 같은 세 가지 유형의 머신러닝 모델이 자주 사용됩니다.

지도학습(Supervised Learning): 입력 데이터와 정답 데이터가 주어지며, 이를 기반으로 모델을 학습합니다.
비지도학습(Unsupervised Learning): 입력 데이터만 주어지고, 모델 스스로 데이터의 패턴이나 구조를 학습합니다.
강화학습(Reinforcement Learning): 에이전트가 행동을 선택하고 그 결과로 보상을 받아 최적의 행동 방침을 학습합니다.

3. 데이터 생성과 전처리

3.1. 데이터 수집

알고리즘 트레이딩을 위해서는 우선 금융 데이터가 필요합니다. 주로 주식 가격, 거래량, 기술 분석 지표 등의 데이터가 사용됩니다. 이러한 데이터는 다양한 API나 금융 데이터 제공 사이트를 통해 수집할 수 있습니다. 예를 들어, Python의 yfinance 라이브러리를 사용하여 주식 데이터를 수집할 수 있습니다.

import yfinance as yf

# 애플의 주식 데이터를 가져옵니다.
data = yf.download("AAPL", start="2020-01-01", end="2023-01-01")
print(data.head())

3.2. 데이터 전처리

수집한 데이터는 종종 노이즈나 불완전성을 포함하고 있습니다. 따라서 분석에 적합한 형태로 전처리해야 합니다. 전처리 단계는 일반적으로 결측치 처리, 정규화, 스케일링 등의 작업을 포함합니다. 예를 들어, 데이터의 스케일을 맞추기 위해 Min-Max 스케일러를 사용하여 주가 데이터를 0과 1 사이로 변환할 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# MinMaxScaler 초기화 및 적합
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['Close']])

4. 특성 생성 및 선택

머신러닝 모델의 성능은 특성(feature)에 크게 의존합니다. 따라서 적절한 특성을 생성하고 선택하는 과정이 매우 중요합니다. 주로 사용되는 특성 생성 방법에는 이동 평균, 상대 강도 지수(RSI) 등과 같은 기술적 분석 지표 및 통계적 지표들이 있습니다.

4.1. 이동 평균(Moving Average)

이동 평균은 특정 기간 동안의 평균 가격을 계산하여 주가의 추세를 판단하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 20일 이동 평균을 계산하는 코드는 다음과 같습니다.

data['SMA_20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()

4.2. 상대 강도 지수(Relative Strength Index, RSI)

RSI는 주가가 과매도 또는 과매수 상태인지 판단하는 데 사용되는 지표입니다. RSI를 계산하려면 상승과 하락의 평균을 활용해야 합니다.

def compute_rsi(data, window=14):
    delta = data['Close'].diff()
    gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=window).mean()
    loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=window).mean()
    rs = gain / loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
    return rsi

data['RSI'] = compute_rsi(data)

5. 모델 학습 및 평가

5.1. 모델 선택

머신러닝 모델로는 회귀 모델, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, SVM 등이 있으며, 딥러닝 모델로는 LSTM(Long Short-Term Memory), CNN(Convolutional Neural Network) 등이 있습니다. 각 모델은 고유의 특성과 장단점이 있으며, 주어진 문제에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

5.2. 모델 학습

선택한 모델을 훈련 데이터에 맞춰 학습시킵니다. 모델 학습은 일반적으로 손실 함수를 최소화하는 방향으로 진행됩니다. 예를 들어, TensorFlow를 사용하여 LSTM 모델을 구성하는 코드는 아래와 같습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

5.3. 모델 평가

모델 평가 단계에서는 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 측정합니다. 여러 지표, 예를 들어 MSE(Mean Squared Error)를 사용하여 평가할 수 있습니다. 또한, 학습한 모델의 예측 결과를 시각화하여 직관적으로 평가할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

predictions = model.predict(X_test)
plt.plot(y_test, label='실제 값')
plt.plot(predictions, label='예측 값')
plt.legend()
plt.show()

6. 실제 알고리즘 트레이딩 시스템 구축

이제까지 학습한 내용들을 바탕으로 실제 알고리즘 트레이딩 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 시스템은 주어진 데이터로부터 결정을 내리고 자동으로 주문을 실행하는 기능을 포함하게 됩니다.

6.1. 거래 신호 생성

거래 신호는 주식의 매수 또는 매도 시점을 결정하는 지표입니다. 예를 들어, 이동 평균 교차보기를 이용한 매매 신호를 생성할 수 있습니다. 아래의 코드는 단순한 매매 전략을 구현하는 예입니다.

data['Signal'] = 0
data['Signal'][20:] = np.where(data['SMA_20'][20:] > data['Close'][20:], 1, 0)

6.2. 주문 실행 및 포트폴리오 관리

거래 신호가 생성되면, 이를 바탕으로 실제 주문을 실행합니다. 대부분의 트레이딩 플랫폼은 API를 통해 자동으로 주문을 실행할 수 있도록 지원하며, 포트폴리오의 성과를 관리하는 기능도 포함되어야 합니다.

import requests

def send_order(signal):
    if signal == 1:
        # 매수 주문 실행 코드
        requests.post("API_ENDPOINT", data={"action": "buy", "quantity": 1})
    elif signal == -1:
        # 매도 주문 실행 코드
        requests.post("API_ENDPOINT", data={"action": "sell", "quantity": 1})

7. 결론

머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩은 금융 시장에서 수익을 얻기 위한 강력한 도구입니다. 본 강좌에서는 데이터 수집, 전처리, 특성 생성, 모델 학습과 평가, 실제 알고리즘 트레이딩 시스템 구축까지의 과정을 다루었습니다. 무엇보다도, 알고리즘 트레이딩의 성공은 지속적인 데이터 분석과 모델 개선에 있음을 기억해야 합니다.

8. 참고 문헌

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Harvey, C. R., Liu, Y., & Zhu, H. (2016). …
Kirkpatrick, S., & Hoyer, C. (2020). …