딥러닝과 머신러닝을 활용한 자동매매, 신경망을 이용한 가격 변동성 예측 다층 퍼셉트론(MLP)을 이용해 비트코인의 가격 변동성 예측하기.

1. 서론

비트코인은 그 자체로 매력적인 투자 자산이지만, 가격 변동성이 매우 큽니다. 이러한 변동성을 예측하고 활용하기 위해 많은 투자자들은 딥러닝과 머신러닝 기법을 사용하고 있습니다. 본 글에서는 다층 퍼셉트론(MLP)을 활용하여 비트코인의 가격 변동성을 예측하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 자동매매 시스템을 구축할 수 있는 기초를 다질 수 있습니다.

2. 딥러닝과 머신러닝 소개

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공 신경망을 사용하여 데이터를 분석하고 예측하는 기술입니다. 머신러닝의 기본 아이디어는 데이터를 기반으로 패턴을 배우고 이를 토대로 예측이나 결정하는 것입니다. 딥러닝에서는 여러 층의 신경망을 통해 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.

3. 다층 퍼셉트론(MLP)란?

다층 퍼셉트론(MLP)은 여러 개의 층으로 구성된 인공 신경망으로, 입력층, 숨겨진 층, 출력층으로 이루어져 있습니다. 각 층의 노드는 다음 층의 노드와 연결되어 있으며, 활성화 함수를 통해 출력값을 계산합니다. MLP는 복잡한 비선형 함수를 학습하는 데 특히 유용합니다.

4. 비트코인 가격 데이터를 활용한 예측

비트코인의 가격 데이터를 예측하기 위해서는 먼저 데이터를 수집하고 전처리해야 합니다. 이를 위해 다양한 데이터 소스를 이용할 수 있으며, 예를 들어 거래소 API를 이용해 데이터를 받아올 수 있습니다.

4.1 데이터 수집

import pandas as pd

# 비트코인 가격 데이터를 CSV 파일에서 로드합니다.
df = pd.read_csv('bitcoin_price.csv')
print(df.head())

4.2 데이터 전처리

수집한 데이터는 대부분 결측치나 잡음이 포함되어 있으므로, 적절한 전처리를 통해 모델에 학습할 수 있는 형식으로 변환해야 합니다. 보통 가격의 차이, 로그 변환 등의 방법을 사용하여 데이터를 정제합니다. 

# 결측치 제거
df.dropna(inplace=True)

# 가격 변동성 계산 (로그 수익률)
df['returns'] = df['Close'].pct_change()
df.dropna(inplace=True)

4.3 훈련 데이터와 테스트 데이터 분리

모델 훈련을 위해서는 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분리해야 합니다. 일반적으로 70-80%의 데이터를 훈련에 사용하고, 나머지 20-30%를 테스트에 사용합니다. 

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']]
y = df['returns']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. MLP 모델 구축

이제 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 구축할 차례입니다. Keras 라이브러리를 사용하여 손쉽게 모델을 구축할 수 있습니다. 

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# MLP 모델 생성
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 모델 컴파일
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

6. 모델 훈련

모델을 훈련시키기 위해 fit() 메서드를 호출합니다. 

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)

7. 모델 평가

훈련이 완료된 모델을 평가하기 위해 테스트 데이터를 이용합니다. 테스트 데이터에 대해 예측을 수행하고 이를 실제 값과 비교할 수 있습니다. 

y_pred = model.predict(X_test)

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

8. 예측 결과 시각화

예측 성과를 한눈에 확인하기 위해 시각화할 수 있습니다. Matplotlib 라이브러리를 사용하여 그래프를 그립니다. 

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(y_test.values, label='Actual')
plt.plot(y_pred, label='Predicted', alpha=0.7)
plt.title('Bitcoin Return Prediction')
plt.xlabel('Time Step')
plt.ylabel('Returns')
plt.legend()
plt.show()

9. 결론

본 강좌에서는 다층 퍼셉트론(MLP)을 사용하여 비트코인의 가격 변동성을 예측하는 방법을 배웠습니다. 자동매매 시스템을 구축하기 위해 예측 결과를 실제 매매 전략에 어떻게 적용할지를 고민해야 합니다. 추가적으로, 하이퍼파라미터 조정, 다양한 신경망 구조, 그리고 다른 데이터 소스를 활용한 심화 연구를 통해 더욱 향상된 성과를 기대할 수 있습니다.

10. 참고 자료