딥러닝과 머신러닝을 활용한 자동매매, Support Vector Machine (SVM) 기반 매매 예측 SVM을 이용해 매수 매도 신호 생성.

최근 몇 년간 금융 시장에서 인공지능(Artificial Intelligence, AI)과 머신러닝(Machine Learning, ML)의 활용이 감지되고 있습니다. 그중에서도 비트코인과 같은 암호화폐 시장에서는 자산 가격 예측과 자동매매 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 본 글에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 비트코인 자동매매 예측 시스템 구축을 위한 단계별 가이드를 제공합니다.

1. 지원 벡터 머신(SVM) 이해하기

SVM은 분류 및 회귀 분석에 사용되는 강력한 머신러닝 알고리즘입니다. 이 알고리즘의 핵심 아이디어는 데이터를 N-차원 공간에서 구분하는 최적의 초평면(hyperplane)을 찾는 것입니다. SVM은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:

비선형 데이터 분류를 위한 커널 기능 제공
최대 마진 원칙에 따라 클래스 간의 간격을 최대화함
주어진 데이터에 대한 과적합(overfitting) 방지 가능

2. 비트코인 가격 데이터 수집

비트코인 가격 데이터는 다양한 플랫폼에서 수집할 수 있습니다. 여기서는 pandas를 활용하여 CSV 파일로부터 비트코인 가격 데이터를 로드합니다.

import pandas as pd

# 비트코인 가격 데이터 로드
data = pd.read_csv('bitcoin_price.csv')
data.head()

여기서 ‘bitcoin_price.csv’는 비트코인의 날짜와 가격 정보를 포함해야 합니다. 주요 열은 날짜(date), 종가(close)로 구성되어 있습니다.

3. 데이터 전처리

수집한 데이터의 전처리는 머신러닝 모델의 성능에 중요한 영향을 미칩니다. 우리는 가격 데이터를 기반으로 매수/매도 신호를 생성할 것입니다.

3.1. 특징 생성

가격 데이터를 기반으로 추가적인 특징을 생성합니다. 예를 들어, 이동 평균(Moving Average), 상대 강도 지수(Relative Strength Index, RSI) 등을 생성할 수 있습니다.

import numpy as np

# 이동 평균
data['SMA_30'] = data['close'].rolling(window=30).mean()
data['SMA_100'] = data['close'].rolling(window=100).mean()

# 상대 강도 지수(RSI) 계산
def calculate_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
    return 100 - (100 / (1 + rs))

data['RSI'] = calculate_rsi(data)

3.2. 타겟 레이블 생성

비트코인의 매수와 매도 신호를 생성하기 위해 타겟 레이블을 만들 필요가 있습니다. 예를 들어, 다음 날의 종가가 오늘의 종가보다 높은 경우에는 매수(1), 낮은 경우에는 매도(0)로 레이블링합니다.

data['Target'] = np.where(data['close'].shift(-1) > data['close'], 1, 0)

4. 데이터 분할 및 모델 학습

데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눈 후, SVM 모델을 학습시킵니다. 여기서는 scikit-learn을 사용할 것입니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# 특성과 타겟 설정
features = data[['SMA_30', 'SMA_100', 'RSI']].dropna()
target = data['Target'][features.index]

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)

# SVM 모델 학습
model = SVC(kernel='rbf')
model.fit(X_train, y_train)

5. 모델 평가

학습한 모델을 평가하기 위해 테스트 세트로 예측을 수행하고 성능을 확인합니다.

# 예측 수행
y_pred = model.predict(X_test)

# 성능 평가
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

6. 자동매매 전략 구현

예측 결과를 기반으로 실제 매매 신호를 생성하는 자동매매 시스템을 구현합니다. 비트코인 거래소의 API를 사용하여 주문을 실행할 수 있습니다. 다음은 Binance API를 사용한 예시입니다.

from binance.client import Client

# Binance API 클라이언트 설정
api_key = 'YOUR_API_KEY'
api_secret = 'YOUR_API_SECRET'
client = Client(api_key, api_secret)

def place_order(signal):
    if signal == 1: # 매수 신호
        client.order_market_buy(symbol='BTCUSDT', quantity=0.001) # 수량은 조정 필요
    elif signal == 0: # 매도 신호
        client.order_market_sell(symbol='BTCUSDT', quantity=0.001) # 수량은 조정 필요

# 예측된 신호를 기반으로 주문 실행
latest_data = features.iloc[-1]
predicted_signal = model.predict(latest_data.values.reshape(1, -1))[0]
place_order(predicted_signal)

결론

자동매매 시스템은 비트코인 거래에서 수익을 극대화할 수 있는 좋은 방법입니다. SVM을 활용한 매매 예측 시스템은 데이터 수집, 전처리, 모델 훈련 및 평가를 포함한 여러 단계를 거쳐 구축됩니다. 하지만 항상 시장의 변동성과 리스크를 고려해야 하며, 이 시스템을 사용하기 전에 충분한 테스트와 검증이 필요합니다.

이와 같은 자동매매 시스템 구현에 있어 데이터를 철저히 분석하고, 다양한 알고리즘을 시도해 보는 것이 중요합니다. SVM 외에도 여러 머신러닝 기법이 있으니 상황에 맞는 가장 적합한 방법을 찾아보는 것이 좋습니다.