딥러닝과 머신러닝을 활용한 자동매매, CNN을 사용한 패턴 인식 기반 매매 전략 차트 이미지에서 패턴을 인식해 매매 결정.

CNN을 사용한 패턴 인식 기반 매매 전략

암호화폐의 급격한 가격 변동성과 높은 거래량 덕분에 비트코인 거래는 많은 투자자와 매매 알고리즘에게 매력적인 시장이 되었습니다. 특히, 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용하여 과거 가격 패턴을 분석하고, 미래 가격 변동을 예측하는 알고리즘 거래 전략이 주목받고 있습니다. 본 강좌에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)를 이용한 패턴 인식 기반의 매매 전략을 설명하고, 실용적인 예제 코드를 통해 이를 구현해 보겠습니다.

1. CNN과 딥러닝의 이해

Convolutional Neural Networks (CNN)은 이미지 인식 및 비전 관련 작업에 탁월한 성능을 보여주는 딥러닝 아키텍처입니다. CNN은 동일한 가중치를 사용하는 필터(또는 커널)를 통해 여러 이미지를 분석하여 중요한 특징(feature)을 학습할 수 있습니다. 이러한 특성 덕분에 차트 이미지에서 패턴을 인식하고, 이를 통한 매매 결정을 지원할 수 있습니다.

2. 비트코인 매매에서의 딥러닝 사용 사례

딥러닝은 비트코인 거래에서 데이터 분석 및 예측에 유용하게 사용될 수 있습니다. 데이터의 자동 탐색, 패턴 인식 및 예측 알고리즘을 통해 매매 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. CNN은 비트코인 가격 변동의 시계열 데이터(예: 1시간마다 기록된 시세)를 이미지로 변환한 후, 이를 통해 학습합니다.

2.1 데이터 수집

비트코인 가격 데이터는 여러 공개 API를 통해 수집할 수 있으며, 그 중에서도 Binance API가 많이 활용됩니다. 다음 예제는 Python을 사용하여 Binance API에서 비트코인 가격 데이터를 수집하는 방법입니다.

import requests
import pandas as pd
import datetime

def fetch_binance_data(symbol='BTCUSDT', interval='1h', limit=1000):
    url = f'https://api.binance.com/api/v3/klines?symbol={symbol}&interval={interval}&limit={limit}'
    response = requests.get(url)
    data = response.json()

    df = pd.DataFrame(data, columns=['open_time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 
                                      'close_time', 'quote_asset_volume', 'number_of_trades', 
                                      'taker_buy_volume', 'taker_buy_quote_asset_volume', 'ignore'])
    df['open_time'] = pd.to_datetime(df['open_time'], unit='ms')
    df['close'] = df['close'].astype(float)
    
    return df[['open_time', 'close']]

btc_data = fetch_binance_data()
print(btc_data.head())

2.2 데이터 전처리 및 이미지 생성

수집한 가격 데이터를 데이터 전처리 과정을 통해 CNN에 적합한 형태로 변환해야 합니다. 예를 들어, 이동 평균이나 볼린저 밴드와 같은 기술적 지표를 계산하여 추가적인 피처를 생성할 수 있습니다. 그 후, 변환된 데이터를 차트로 만들어 이미지 파일로 저장하는 방식으로 CNN의 입력 데이터로 사용할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_price_chart(data):
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.plot(data['open_time'], data['close'], label='Close Price', color='blue')
    plt.title('Bitcoin Price Chart')
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Price (USDT)')
    plt.legend()
    plt.grid()
    plt.savefig('btc_price_chart.png')
    plt.close()

plot_price_chart(btc_data)

3. CNN 모델 구축 및 학습

이제 데이터를 CNN 모델에 입력할 수 있도록 구성해야 합니다. TensorFlow/Keras 라이브러리를 활용하여 CNN 모델을 구축하고 학습할 수 있습니다.

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# CNN 모델 정의
def create_cnn_model():
    model = Sequential()

    model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dense(2, activation='softmax'))  # 두 개의 클래스를 분류 (Buy/Sell)

    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

cnn_model = create_cnn_model()
cnn_model.summary()

3.1 모델 학습

이미지를 학습하기 위해 ImageDataGenerator를 사용하여 데이터 증강을 수행하고, 모델을 학습할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 이미지 데이터를 가져오는 사용자 정의 함수 (가정)
def load_images_and_labels():
    # 이미지와 라벨을 로드하는 논리 구현
    return images, labels

images, labels = load_images_and_labels()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2)

# 라벨을 one-hot 인코딩
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=2)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=2)

# 데이터 증강 설정
datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=10,
    width_shift_range=0.1,
    height_shift_range=0.1,
    shear_range=0.1,
    zoom_range=0.1,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest')

# 모델 학습
cnn_model.fit(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32), 
               validation_data=(X_test, y_test), 
               epochs=50) 

4. 매매 결정 및 전략 구현

모델이 학습을 마치면, 이를 통해 비트코인 매매 결정을 내리는 전략을 구현할 수 있습니다. 새로운 데이터에 대해 예측을 수행하고, 특정 임계값 이상이거나 이하일 경우 매수 또는 매도 신호를 생성하도록 설정합니다.

def make_trade_decision(image):
    # 이미지를 CNN의 입력 형태로 변환
    processed_image = preprocess_image(image)
    prediction = cnn_model.predict(np.expand_dims(processed_image, axis=0))

    return 'Buy' if prediction[0][0] > 0.5 else 'Sell'

latest_chart_image = 'latest_btc_price_chart.png'
decision = make_trade_decision(latest_chart_image)
print(f'Trade Decision: {decision}') 

5. 결론

이번 강좌에서는 딥러닝 및 CNN을 활용하여 비트코인 자동매매 전략을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터 수집, 전처리 및 이미지 생성, CNN 모델 구축 및 학습, 그리고 매매 결정을 내리는 구조를 통해 기계 학습을 거래에 적용하는 프로세스를 실행에 옮길 수 있었습니다. 이 과정은 실제로 다양한 데이터와 기술적 지표를 결합하여 더 정교한 전략으로 발전시킬 수 있습니다.

마지막으로, 비트코인 거래에서 항상 리스크가 존재하며, 모델이 예측하는 결과는 과거 데이터를 기반으로 한 것이므로 신중한 접근이 필요합니다.