1. 서론
비트코인과 같은 암호화폐 시장은 매우 변동성이 크고, 이를 자동으로 매매하기 위한 다양한 기술들이 연구되고 있습니다. 딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝(Machine Learning) 기법은 이러한 자동매매 시스템을 구축하는 데 효과적입니다. 본 포스트에서는 강화학습(Reinforcement Learning) 기법을 사용해 스스로 학습하는 매매 에이전트를 구축하는 방법에 대해 설명합니다.
2. 머신러닝과 딥러닝 기초
머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고 예측 모델을 만드는 방법론입니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공 신경망을 사용하여 복잡한 데이터의 구조를 학습합니다. 이들의 장점은 대량의 데이터를 처리할 수 있다는 점입니다.
2.1. 강화학습의 이해
강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 방법입니다. 에이전트는 주어진 상태에서 특정 행동을 선택하고, 그 결과로 보상을 받습니다. 이 보상을 통해 에이전트는 행동을 개선해 나갑니다.
3. 강화학습 기반 매매 에이전트 구축
3.1. 환경 구성
매매 에이전트의 환경을 구성하는 것은 상당히 중요합니다. 이를 위해 OHLC (Open, High, Low, Close) 데이터를 기반으로 시장 환경을 정의합니다.
3.2. OpenAI Gym 설치
강화학습 환경을 만들기 위해 OpenAI의 Gym 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 설치는 다음 명령어를 통해 진행할 수 있습니다.
pip install gym3.3. 매매 환경 구현
다음은 간단한 매매 환경을 구현한 코드입니다.
import gym
from gym import spaces
import numpy as np
class CryptoTradingEnv(gym.Env):
def __init__(self, data):
super(CryptoTradingEnv, self).__init__()
self.data = data
self.current_step = 0
self.action_space = spaces.Discrete(3) # 0: Hold, 1: Buy, 2: Sell
self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=np.inf, shape=(len(data[0]),), dtype=np.float32)
def reset(self):
self.current_step = 0
return self.data[self.current_step]
def step(self, action):
self.current_step += 1
if self.current_step >= len(self.data):
self.current_step = len(self.data) - 1
prev_state = self.data[self.current_step - 1]
current_state = self.data[self.current_step]
reward = 0
if action == 1: # Buy
reward = current_state[3] - prev_state[3] # Close price
elif action == 2: # Sell
reward = prev_state[3] - current_state[3]
done = self.current_step == len(self.data) - 1
return current_state, reward, done, {}
3.4. 딥러닝 모델 구축
이제 강화학습 에이전트를 학습시키기 위한 딥러닝 모델을 구현합니다. 여기서는 간단한 다층 신경망(Multi-layer Perceptron, MLP)을 사용합니다.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
def create_model(input_shape):
model = keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(layers.Dense(24, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(3, activation='linear')) # 3 actions
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
return model
3.5. 에이전트 훈련
에이전트는 여러 에피소드를 통해 자신의 정책을 학습합니다. 여기서는 간단한 Q-learning 알고리즘을 적용합니다.
import random
class DQNAgent:
def __init__(self, state_size):
self.state_size = state_size
self.memory = []
self.gamma = 0.95 # discount rate
self.epsilon = 1.0 # exploration rate
self.epsilon_min = 0.01
self.epsilon_decay = 0.995
self.model = create_model((state_size,))
def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))
def act(self, state):
if np.random.rand() <= self.epsilon:
return random.randrange(3) # exploration
q_values = self.model.predict(state)
return np.argmax(q_values[0]) # exploitation
def replay(self, batch_size):
minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
target = reward
if not done:
target += self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0])
target_f = self.model.predict(state)
target_f[0][action] = target
self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
if self.epsilon > self.epsilon_min:
self.epsilon *= self.epsilon_decay
4. 결론
본 포스트에서는 강화학습 기법을 활용한 비트코인 자동매매 시스템에 대해 설명하였습니다. 간단한 매매 환경과 딥러닝 모델을 구축하고, Q-learning을 이용해 학습하는 방식까지 다루었습니다. 실제 비트코인 가격 예측 및 매매 전략을 수립하기 위해서는 더 많은 데이터와 하이퍼파라미터 튜닝이 필요합니다. 마지막으로, 실제 거래를 위해서는 거래소 API 연동 등이 필요할 것입니다.