최근 몇 년간 비트코인은 암호화폐 시장에서 가장 주목받는 자산으로, 많은 투자자들이 이를 활용하여 수익을 추구하고 있습니다. 하지만 비트코인 가격은 매우 변동성이 크기 때문에, 이를 예측하는 것은 상당히 어려운 과제가 됩니다. 본 글에서는 딥러닝의 한 방법인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 활용하여 비트코인의 시계열 데이터를 예측하는 방법을 다룰 것입니다.
1. 시간 시계열 데이터란?
시간 시계열 데이터는 특정 시간에 각 변수의 값을 기록한 데이터로, 일반적으로 시간의 흐름에 따라 데이터를 수집합니다. 즉, 비트코인의 가격, 거래량 등의 데이터는 시간에 따라 변화하며, 이를 기반으로 예측 및 분석을 수행할 수 있습니다. 시계열 데이터의 예로는 주식 가격, 날씨 정보, 매출 데이터 등이 있습니다.
2. LSTM 네트워크란?
LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크는 RNN(Recurrent Neural Network)의 한 종류로, 순환 신경망의 문제점인 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. LSTM은 내부에 기억 셀을 두어 정보를 오랜 시간 동안 저장할 수 있으며, 다음과 같은 세 가지 주요 게이트를 사용하여 정보를 조절합니다.
- 입력 게이트(Input Gate): 현재 입력 및 이전 출력 정보를 고려하여 어떤 정보를 셀 상태에 추가할지를 결정합니다.
- 망각 게이트(Forget Gate): 이전 셀 상태에서 어떤 정보를 지울지를 결정합니다.
- 출력 게이트(Output Gate): 셀 상태로부터 어떤 정보를 출력으로 사용할지를 결정합니다.
3. LSTM을 이용한 비트코인 예측 모델 구축
이번 섹션에서는 LSTM을 사용하여 비트코인의 미래 가격을 예측하는 방법을 설명하겠습니다. 다음은 이 프로세스를 진행하기 위해 필요한 단계입니다.
3.1 데이터 수집
비트코인 가격 데이터를 수집할 수 있는 여러 API가 존재합니다. 일반적으로 CryptoCompare, Binance, CoinGecko 등을 사용할 수 있습니다. 이 예제에서는 Pandas와 NumPy를 이용하여 데이터를 수집하고 처리하는 방법을 보여드리겠습니다.
예제 코드: 데이터 수집
import pandas as pd
import numpy as np
# Binance API를 이용한 데이터 수집 예제
def fetch_data(symbol='BTCUSDT', interval='1d', limit=1000):
url = f'https://api.binance.com/api/v3/klines?symbol={symbol}&interval={interval}&limit={limit}'
df = pd.read_json(url)
df = df[[0, 4]].rename(columns={0: 'timestamp', 4: 'close_price'})
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
return df
# 데이터 다운로드
df = fetch_data()
print(df.head())
3.2 데이터 전처리
수집한 데이터는 모델 학습의 용도로 적합하게 가공해야 합니다. 일반적으로 우리가 필요한 것은 ‘정규화’입니다. LSTM 모델은 입력 값이 작은 범위에 있을 때 더 잘 동작하기 때문에, Min-Max 정규화 방법을 사용할 것입니다.
예제 코드: 데이터 전처리
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 데이터 정규화
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
df['scaled_close'] = scaler.fit_transform(df['close_price'].values.reshape(-1, 1))
# 데이터 분할
train_size = int(len(df) * 0.8)
train_data = df['scaled_close'][:train_size]
test_data = df['scaled_close'][train_size:]
# 시퀀스 생성
def create_dataset(data, time_step=1):
X, Y = [], []
for i in range(len(data) - time_step - 1):
X.append(data[i:(i + time_step)])
Y.append(data[i + time_step])
return np.array(X), np.array(Y)
time_step = 10
X_train, y_train = create_dataset(train_data.values, time_step)
X_test, y_test = create_dataset(test_data.values, time_step)
# 입력 데이터 차원 조정
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)
3.3 LSTM 모델 구축 및 학습
이제 LSTM 모델을 구축하고 학습합니다. Keras 라이브러리를 활용하여 LSTM 모델을 구성할 수 있습니다.
예제 코드: LSTM 모델 구축 및 학습
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
# LSTM 모델 구축
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1)) # 출력층
# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)
3.4 예측 및 결과 시각화
학습이 완료된 모델을 사용하여 테스트 데이터를 예측한 후, 그 결과를 시각화할 수 있습니다.
예제 코드: 예측 및 시각화
import matplotlib.pyplot as plt
# 예측 수행
train_predict = model.predict(X_train)
test_predict = model.predict(X_test)
# 데이터 스케일 되돌리기
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
# 시각화
plt.figure(figsize=(14, 5))
plt.plot(df['timestamp'][:train_size], scaler.inverse_transform(train_data.values[time_step:-1]), label='Train Data', color='blue')
plt.plot(df['timestamp'][train_size + time_step:-1], scaler.inverse_transform(test_data.values[time_step:-1]), label='Test Data', color='orange')
plt.plot(df['timestamp'][time_step:train_size], train_predict, label='Train Predict', color='red')
plt.plot(df['timestamp'][train_size + time_step:], test_predict, label='Test Predict', color='green')
plt.legend()
plt.show()
4. 모델 평가 및 개선
모델을 평가하는 것은 예측의 정확성을 높이고, 필요한 경우 개선 작업을 수행하는 데 필수적입니다. 모델에서 예측한 데이터와 실제 데이터의 차이를 계산하여 RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용할 수 있습니다.
예제 코드: RMSE 계산
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# RMSE 계산
train_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(scaler.inverse_transform(train_predict), scaler.inverse_transform(train_data.values[time_step:-1])))
test_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(scaler.inverse_transform(test_predict), scaler.inverse_transform(test_data.values[time_step:-1])))
print(f'Train RMSE: {train_rmse}, Test RMSE: {test_rmse}')
5. 추가적인 고려사항
모델 구축 후에는 추가적인 고려사항이 필요합니다. 데이터의 특성에 따라 다양한 하이퍼파라미터 조정, 모델 복잡도의 조절, 데이터 수집 방법 등에 따라 성능이 달라질 수 있습니다. 다음은 몇 가지 팁입니다.
- 데이터 증강(Data Augmentation): 더 많은 데이터를 수집하고, 다양한 주기를 사용하여 더 많은 특성을 모델에 제공하는 것이 좋습니다.
- 하이퍼파라미터 조정: LSTM의 유닛 수, 학습률 등과 같은 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의 조합을 찾는 것이 중요합니다.
- 배치 정규화(Batch Normalization): LSTM 레이어 전에 배치 정규화를 추가하여 학습 속도를 증가시킬 수 있습니다.
- 앙상블 학습: 여러 모델을 조합하여 예측의 신뢰성을 높일 수 있습니다.
6. 결론
이번 글에서는 LSTM을 활용하여 비트코인의 시계열 데이터를 예측하는 방법을 다루었습니다. LSTM은 장기 의존성 문제를 해결하여 시계열 데이터 예측의 정확성을 높일 수 있는 강력한 도구입니다. 하지만 모델을 잘 설계하고, 적절히 개선하는 것이 중요합니다. 추가적인 연구와 실험을 통해 더 나은 성능을 이끌어 낼 수 있을 것입니다.
비트코인 자동매매를 위한 더욱 발전된 전략은 LSTM 외에도 여러 다양한 알고리즘들을 조합하는 것입니다. 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Network)과 함께 사용하여 가격의 패턴을 인식하거나, 강화학습(RL)을 통해 최적의 매매 타이밍을 찾는 방법을 고려할 수 있습니다. 시계열 데이터의 복잡성을 고려할 때, 이러한 다양한 접근 방식들은 더욱 많은 이점을 가져다 줄 것입니다.
참고 자료