[포트폴리오] python-비트코인예측연구

프로젝트 내용

인공지능학과 석사를 졸업하며 집필했던 논문의 연구 입니다.

여러가지 의미를 가지는 지표(BTC price, BTC.D, 기술적 지표, Fear & Greed Index)를 조합하여 각 조합에서 예측률이 얼마나 차이가 나는지를 분석한 연구 입니다.

모델의 연구가 아닌, 지표 조합에 따른 예측률의 차이를 뽑아내는 연구였기에, 모델은 속도가 빠르고 시계열에서 좋은 성능을 내는 LightGBM을 사용했습니다.

또한, 시계열 검증 기법중의 하나인 확장 워크 포워드기법을 사용하여 학습중에 모델을 검증하였습니다.

연구결과, Fear & Greed Index가 가장 높은 예측 기여를 하였습니다.

XAI로 해석한 결과도 마찬가지로, 전날 Fear & Greed Index 가 가장 큰 영향을 미쳤고, 추세를 포착할 때, MACD 와 MSI 등의 기술적 지표가 예측에 많은 기여를 하였습니다.

모의로 실전 트레이딩 전략을 3가지 (Long-Only, Long-Short, Sign-Only)를 돌려보았을 때, Long-Only 전략에서 약 2,700,000%를 달성하였습니다.

기술 스택

• python
• Expand Walk-Forward Testing

기술적 내용

• 인공지능 모델을 사용하여 연구를 함
• 실전운용 평가 지표를 위해 3가지 전략을 구축
• XAI 를 사용하여, 어떤 feature가 영향을 많이 주었는지 해명

배운점

• 논문을 처음 써봤었음. 논문을 쓰는 방법이나, 내 연구 결과를 논리적으로 풀어나가는 방법에 대해 알게됨
• python 언어를 사용해서 프로젝트를 수행한 것이 처음이었음. python언어에 대해서 알게됨

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