금융 시장에서의 자동매매 시스템은 빠른 의사결정 필요성과 대량의 데이터 처리 능력을 요구합니다. 최근 몇 년간 깊은 학습(Deep Learning)과 강화 학습(Reinforcement Learning) 기술이 주목받으며, 비트코인 및 기타 암호화폐의 자동 매매에서도 활용되고 있습니다. 이 글에서는 강화 학습을 통해 롱 또는 숏 포지션을 결정하는 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.
1. 강화 학습 개념 이해하기
강화 학습은 에이전트가 환경에서 행동을 취하고 그 행동에 대한 보상을 통해 학습하는 방법론입니다. 에이전트는 상태(state)를 기반으로 행동(action)을 선택하며, 이 행동의 결과로 보상(reward)을 받습니다. 이를 통해 최적의 정책(policy)을 학습하게 됩니다.
2. 비트코인 거래 환경 설정
자동매매를 구현하기 위해서는 먼저 거래 환경을 설정해야 합니다. 여기서는 간단한 시뮬레이션 환경을 만들어 비트코인 가격 데이터를 처리하고 에이전트가 직접 거래할 수 있도록 합니다.