딥러닝과 머신러닝을 활용한 자동매매, 비지도 학습을 이용한 시장 상태 분류 K-means 클러스터링을 통해 시장 상태(불장, 약세장 등) 분류.

비트코인과 같은 암호화폐를 거래하는 데 있어, 효과적인 자동매매 전략을 수립하는 것은 필수적입니다. 본 글에서는 K-means 클러스터링을 활용하여 시장 상태를 분류하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 서론

비트코인은 변동성이 큰 자산 중 하나로, 금융 시장에서 가장 인기 있는 암호화폐입니다. 따라서 이를 자동으로 매매하는 시스템을 구축하는 것은 거래자에게 많은 이점을 제공합니다. 특히, 딥러닝과 머신러닝의 발전은 이를 가능하게 하였습니다.

본 강좌에서는 비지도 학습 기법 중 하나인 K-means 클러스터링을 활용하여 시장의 상태를 “불장”, “약세장”, “횡보장”으로 분류하는 방법을 학습합니다. 시장의 상태를 정확히 파악하면 자동매매 전략을 보다 효과적으로 설계할 수 있습니다.

2. 비트코인 데이터 수집

딥러닝 모델을 구축하기 위해서는 충분하고 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. 비트코인 가격 데이터는 다양한 API에서 수집할 수 있으며, 예를 들어 Binance API를 사용할 수 있습니다. 다음은 Python을 이용한 데이터 수집 예시입니다:

                
import requests
import pandas as pd

# Binance에서 비트코인 가격 데이터 수집
def fetch_bitcoin_data(symbol='BTCUSDT', interval='1d', 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 Base Asset Volume', 'Taker Buy Quote Asset Volume', 'Ignore'])
    df['Open Time'] = pd.to_datetime(df['Open Time'], unit='ms')
    df['Close'] = pd.to_numeric(df['Close'])
    return df[['Open Time', 'Close']]

# 비트코인 가격 데이터 로드
bitcoin_data = fetch_bitcoin_data()
bitcoin_data.set_index('Open Time', inplace=True)
print(bitcoin_data.head())

위 코드는 Binance API를 통해 비트코인의 일별 가격 데이터를 수집하여 DataFrame 형태로 반환합니다.

3. 데이터 전처리

K-means 클러스터링을 수행하기 전에 데이터를 전처리해야 합니다. 주요 데이터 전처리 과정은 다음과 같습니다:

결측치 처리
스케일링
피처 생성

이를 위해 다음과 같은 과정을 진행합니다:

                
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 결측치 확인 및 처리
bitcoin_data.dropna(inplace=True)

# 데이터 스케일링
scaler = MinMaxScaler()
bitcoin_data['Close'] = scaler.fit_transform(bitcoin_data[['Close']])

# 피쳐 생성: 가격 변화율
bitcoin_data['Price Change'] = bitcoin_data['Close'].pct_change()
bitcoin_data.dropna(inplace=True)

print(bitcoin_data.head())

위 코드는 결측치를 처리한 후, 분포가 서로 다른 데이터를 K-means 알고리즘이 잘 클러스터링할 수 있도록 MinMaxScaler를 사용하여 스케일링합니다. 추가로 가격 변화율을 계산하여 새 피처를 생성합니다.

4. K-means 클러스터링

K-means 클러스터링은 주어진 데이터 포인트를 K개의 클러스터로 나누는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘의 과정은 다음과 같습니다:

K개의 클러스터 중심을 무작위로 선택합니다.
각 데이터 포인트에 대해 가장 가까운 클러스터 중심에 할당합니다.
클러스터에 할당된 데이터 포인트의 평균을 계산하여 클러스터 중심을 업데이트합니다.
클러스터 중심이 더 이상 변경되지 않을 때까지 위 과정을 반복합니다.

K-means 클러스터링의 예시는 아래와 같습니다:

                
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# K-means 클러스터링 수행
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
bitcoin_data['Cluster'] = kmeans.fit_predict(bitcoin_data[['Close', 'Price Change']])

# 클러스터 시각화
plt.scatter(bitcoin_data['Close'], bitcoin_data['Price Change'], c=bitcoin_data['Cluster'], cmap='viridis')
plt.xlabel('Scaled Close Price')
plt.ylabel('Price Change')
plt.title('K-means Clustering of Bitcoin Market States')
plt.show()

위 코드는 K-means 클러스터링을 수행하여 각 가격 상태에 대한 클러스터를 시각화합니다. 색상으로 각 클러스터를 구분하여 표시합니다.

5. 클러스터 해석 및 시장 상태 분류

클러스터링 이후, 각 클러스터의 특성을 해석하여 시장 상태를 정의할 수 있습니다. 예를 들어:

클러스터 0: 약세장
클러스터 1: 불장
클러스터 2: 횡보장

각 클러스터의 평균값 및 분포를 분석하여 이러한 정의를 명확히 할 수 있습니다. 이를 통해 각 시장 상태에 대한 거래 전략을 수립할 수 있습니다.

6. 자동매매 전략 수립

각 시장 상태에 따라 달라지는 자동매매 전략을 수립합니다. 예를 들어:

약세장: 매도 신호
불장: 매수 신호
횡보장: 중립 유지

이러한 전략들은 각 클러스터의 상태에 따라 알고리즘에 손쉽게 통합할 수 있습니다. 실제 자동매매 시스템 구현을 위해서는 거래소 API를 활용하여 매수/매도 신호를 자동으로 발송하는 방법도 고려해야 합니다.

7. 결론 및 향후 연구 방향

본 글에서는 비지도 학습 기법인 K-means 클러스터링을 활용하여 비트코인의 시장 상태를 분류하는 방법에 대해 논의하였습니다. 각 클러스터는 실제 시장 동향을 반영하여 매매 전략 수립에 기여할 수 있습니다.

향후 연구에서는:

K-means 외의 다양한 클러스터링 알고리즘 적용
딥러닝 기법을结合한 하이브리드 모델 개발
다양한 피처 세트의 실험

이러한 내용은 향후 더욱 깊이 연구하여 더욱 고도화된 자동매매 시스템을 구축하는 데 도움을 줄 것입니다.