딥러닝과 머신러닝을 활용한 자동매매, Autoencoder를 이용한 이상치 탐지 가격 데이터에서 비정상적 움직임을 탐지하여 리스크 관리.

비트코인과 같은 암호화폐 시장은 높은 변동성과 불확실성으로 인해 투자자에게 큰 리스크를 안겨줍니다. 이러한 리스크를 관리하기 위해 딥러닝과 머신러닝 기법을 활용한 자동매매 시스템이 점점 주목받고 있습니다. 특히, Autoencoder는 데이터의 비정상적인 움직임을 탐지하여 리스크 관리에 유용한 도구로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 Autoencoder의 개념, 이론적 배경, 비트코인 가격 데이터의 이상치 탐지 적용 예제와 함께 어떻게 이를 자동매매 시스템에 통합할 수 있는지에 대해 자세히 설명하겠습니다.

1. Autoencoder란?

Autoencoder는 입력 데이터를 압축하고 재구성하는 비지도 학습 모델입니다. 입력과 출력이 동일한 구조를 가지며, 중간에 잠재 공간(latent space)이라는 저차원 표현이 존재합니다. Autoencoder는 다음 두 가지 주요 구성 요소로 나뉩니다:

  • 인코더(Encoder): 입력 데이터를 잠재 공간으로 변환합니다.
  • 디코더(Decoder): 잠재 공간에서 다시 원래의 입력 데이터를 복원합니다.

Autoencoder의 목적은 입력 데이터와 출력 데이터를 최대한 유사하게 만드는 것입니다. 일반적으로 손실 함수로는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error)를 사용합니다.

2. Autoencoder의 구조

Autoencoder의 기본 구조는 다음과 같습니다:


class Autoencoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Autoencoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(3, 2),
            nn.ReLU(True)
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(2, 3),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

3. 비트코인 가격 데이터와 이상치 탐지

비트코인의 가격 데이터는 다양한 요인에 의해 영향을 받으며, 이로 인해 비정상적인 가격 변동이 발생할 수 있습니다. Autoencoder를 사용하여 주어진 데이터에서 이상치를 탐지하는 과정은 크게 세 단계로 나뉩니다:

  1. 가격 데이터 전처리
  2. Autoencoder 모델 학습
  3. 이상치 탐지

3.1 가격 데이터 전처리

비트코인 가격 데이터를 불러와서 전처리하는 과정은 다음과 같습니다.


import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('bitcoin_price.csv')
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data.set_index('Date', inplace=True)

# 필요한 컬럼 선택
price_data = data['Close'].values.reshape(-1, 1)

# 정규화
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(price_data)

3.2 Autoencoder 모델 학습

데이터를 준비한 후, Autoencoder 모델을 생성하고 학습시킵니다.


import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# Hyperparameters
num_epochs = 100
learning_rate = 0.001

# 데이터셋 준비
tensor_data = torch.FloatTensor(normalized_data)

# 모델 초기화
model = Autoencoder()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 학습
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    output = model(tensor_data)
    loss = criterion(output, tensor_data)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

3.3 이상치 탐지

훈련된 모델을 사용하여 입력 데이터의 재구성 오차를 계산하고, 특정 임계치 이상인 데이터를 이상치로 감지합니다.


# 모델 평가
model.eval()
with torch.no_grad():
    reconstructed = model(tensor_data)
    reconstruction_loss = criterion(reconstructed, tensor_data)

# 이상치 탐지
reconstruction_loss_values = torch.sum((tensor_data - reconstructed) ** 2, axis=1).numpy()
threshold = 0.1  # 예시 임계치
anomalies = reconstruction_loss_values > threshold

# 이상치 인덱스
anomaly_indices = [i for i, x in enumerate(anomalies) if x]
print(f'이상치 인덱스: {anomaly_indices}')

4. 자동매매 시스템에 통합

이상치 탐지를 통해 특정 시점에서 비정상적인 움직임이 감지되면, 자동매매 시스템에서 매도 또는 매수 신호를 생성할 수 있습니다. 이를 위해 탐지된 이상치와 함께 그에 따른 거래 전략을 정의해야 합니다.

4.1 거래 전략 예제

이상치가 탐지될 경우 매도 포지션을 취하는 단순한 전략을 예로 들어 보겠습니다:


# 거래 전략
for index in anomaly_indices:
    price = price_data[index][0]
    # 비정상적인 가격 변동에 대해 매도
    print(f'이상치 탐지 - 매도: 가격 {price} at index {index}')

5. 결론

딥러닝과 머신러닝 기법, 특히 Autoencoder를 활용한 이상치 탐지는 비트코인과 같은 변동성이 큰 자산의 리스크 관리를 위한 효과적인 도구입니다. 본 글에서는 Python을 사용하여 Autoencoder를 구현하고 이상치를 탐지한 후, 이를 자동매매 시스템에 통합하는 방법을 설명하였습니다. 이러한 시스템을 통해 투자자는 보다 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있으며, 불확실성을 감소시키는 데 기여할 수 있습니다.

추후 발전할 수 있는 부분으로는 다양한 알고리즘 실험, 더 많은 입력 변수 추가, 거래 전략 최적화를 통해 성능을 개선할 수 있는 가능성이 있습니다. 이를 통해 더욱 스마트하고 효과적인 자동매매 시스템이 구축될 것입니다.