딥러닝과 머신러닝을 활용한 자동매매, 백테스팅 시스템 구축 머신러닝 모델의 전략을 과거 데이터로 검증하는 백테스팅 시스템 구축.

비트코인과 같은 암호화폐 시장은 고변동성과 높은 거래량으로 인해 많은 트레이더와 투자자에게 기회와 위험을 동시에 제공합니다. 이에 따라, 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 활용한 자동매매 시스템이 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 이러한 자동매매 시스템을 구축하기 위한 백테스팅 시스템을 설계하고, 이를 머신러닝 모델을 통해 검증하는 방법을 구체적으로 설명하겠습니다.

1. 자동매매 시스템 개요

자동매매(Algorithmic Trading)는 미리 설정해 둔 알고리즘에 따라 매매를 자동으로 수행하는 시스템입니다. 이 시스템은 데이터 분석, 기술적 지표 및 머신러닝 모델을 활용하여 매수 및 매도 결정을 내립니다. 비트코인과 같은 암호화폐 거래소는 API를 통해 프로그램matic trading이 가능하므로, 샘플 매매 전략을 구현하기 위한 환경을 제공합니다.

2. 백테스팅(Backtesting) 시스템의 필요성

백테스팅은 과거 데이터에 기반하여 특정 전략이 성공했는지 검증하는 과정입니다. 이를 통해 다음과 같은 질문에 답할 수 있습니다:

  • 과거의 데이터에서 이 전략이 유효했는가?
  • 어떤 시장 조건에서 전략이 잘 작동했는가?
  • 손실 최소화 및 수익 극대화를 위한 전략 조정은 어떻게 할 것인가?

즉, 백테스팅을 통해 전략의 신뢰성과 유효성을 사전에 검증할 수 있습니다.

3. 데이터 수집

자동매매 시스템의 첫 걸음은 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 것입니다. 일반적으로 거래소 API를 통해 데이터에 접근할 수 있습니다. 예를 들어, Binance API를 활용하여 비트코인 가격 데이터를 수집하는 코드 예제는 다음과 같습니다:

import requests
import pandas as pd
import time

# Binance API URL
url = 'https://api.binance.com/api/v3/klines'

# 데이터 수집 함수
def get_historical_data(symbol, interval, start_time, end_time):
    params = {
        'symbol': symbol,
        'interval': interval,
        'startTime': start_time,
        'endTime': end_time
    }
    
    response = requests.get(url, params=params)
    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 Base Vol', 
                                      'Taker Buy Quote Vol', 'Ignore'])
    df['Open Time'] = pd.to_datetime(df['Open Time'], unit='ms')
    df['Close Time'] = pd.to_datetime(df['Close Time'], unit='ms')
    df['Open'] = df['Open'].astype(float)
    df['High'] = df['High'].astype(float)
    df['Low'] = df['Low'].astype(float)
    df['Close'] = df['Close'].astype(float)
    df['Volume'] = df['Volume'].astype(float)
    
    return df

# 예시 데이터 수집
start_time = int(time.time() * 1000) - 30 * 24 * 60 * 60 * 1000  # 한 달 전
end_time = int(time.time() * 1000)
df = get_historical_data('BTCUSDT', '1h', start_time, end_time)
print(df.head())

4. 데이터 전처리

수집한 데이터는 머신러닝 모델에 적합하도록 전처리해야 합니다. 여기에는 결측치 처리, 피처 엔지니어링, 정규화 등이 포함됩니다. 다음은 간단한 데이터 전처리 예제입니다:

def preprocess_data(df):
    df['Returns'] = df['Close'].pct_change()  # 수익률 계산
    df['Signal'] = 0
    df['Signal'][1:] = np.where(df['Returns'][1:] > 0, 1, -1)  # 상승은 1, 하락은 -1
    df.dropna(inplace=True)  # 결측치 제거
    
    features = df[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']]
    labels = df['Signal']
    return features, labels

features, labels = preprocess_data(df)
print(features.head())
print(labels.head())

5. 머신러닝 모델 훈련

데이터를 준비한 후, 머신러닝 모델을 훈련시켜야 합니다. 다양한 모델이 존재하지만, 여기서는 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델을 사용하겠습니다. 다음은 훈련 과정의 예제입니다:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

# 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 랜덤 포레스트 모델 훈련
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 평가
y_pred = rf_model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}')

6. 백테스팅 시스템 구축

훈련된 모델을 사용하여 과거 데이터를 바탕으로 백테스팅을 수행하는 시스템을 구축해야 합니다. 이를 통해 모델의 성능을 검증할 수 있습니다. 다음은 간단한 백테스팅 시스템의 예제입니다:

def backtest_strategy(df, model):
    df['Predicted Signal'] = model.predict(features)
    
    # 포지션 생성
    df['Position'] = df['Predicted Signal'].shift(1)
    df['Market Return'] = df['Returns'] * df['Position']
    
    # 누적 수익률 계산
    df['Cumulative Market Return'] = (1 + df['Market Return']).cumprod()
    
    return df

results = backtest_strategy(df, rf_model)
print(results[['Open Time', 'Close', 'Cumulative Market Return']].head())

7. 성과 평가

백테스팅 결과를 시각화하고 성과를 평가하는 것은 중요한 단계입니다. 다음은 matplotlib을 사용하여 누적 수익률을 시각화하는 방법입니다:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(14,7))
plt.plot(results['Open Time'], results['Cumulative Market Return'], label='Cumulative Market Return', color='blue')
plt.title('Backtest Cumulative Return')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Cumulative Return')
plt.legend()
plt.show()

8. 전략 최적화

백테스팅 결과를 바탕으로 전략을 최적화하는 과정이 필요합니다. 여기서는 간단한 파라미터 튜닝을 통해 모델 성능을 개선하는 방법을 설명합니다. Grid Search와 같은 기법을 활용할 수 있습니다:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 파라미터 그리드 설정
param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 200],
    'max_depth': [None, 10, 20, 30],
}

grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(random_state=42), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

print("최적 하이퍼파라미터:", grid_search.best_params_)

9. 결론

이번 글에서는 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 비트코인 자동매매 및 백테스팅 시스템 구축 방법을 살펴보았습니다. 데이터 수집에서부터 전처리, 모델 훈련, 백테스팅, 성과 평가 및 최적화 과정에 이르기까지의 단계에 대해 자세히 설명했습니다. 이 과정을 통해 안정적이고 효율적인 거래 전략을 구현할 수 있습니다. 앞으로 더 발전된 모델을 사용하거나, 보다 복잡한 전략을 만들어 볼 수 있는 기회를 바랍니다.

모든 시스템의 성공 여부는 데이터의 품질, 선택한 모델, 전략의 유효성에 크게 의존하므로, 지속적인 모니터링 및 개선이 필요합니다.