트레이딩 학습 방법

마지막 업데이트: 2022년 7월 23일 | 0개 댓글
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금융 전략을 위한 머신러닝 대상 독자

Hanyang University repository

Title 강화학습을 활용한 주식시장에서의 초단기 매매 수익률 연구 Other Titles Short term trading profitability with reinforcement learning Author 최창욱 Alternative Author(s) Choi, Chang Wook Advisor(s) 김종우 Issue Date 2021. 8 Publisher 한양대학교 Degree Master Abstract 증권거래세 폐지 발표로 향후 잦은 트레이딩으로 거래량과 시장의 변동성이 확대될 것으로 예상된다. 증가된 변동성을 활용하여 수익으로 이끌어 내는 방법은 그동안 Noise trader로 초과수익을 추구하지만 결과적으로 손실만 낳는 방법으로 취급받았다. 하지만 사람의 주관적 판단 하에 매매를 진행하는 것이 아니라 알고리즘 트레이딩이 일별 주가 데이터 상의 backtest에서 더 나은 수익을 거두었다는 연구결과들이 등장하면서 초단기 트레이딩 역시, 인간의 주관을 배제한 알고리즘 트레이딩으로 수익을 거둘 수 있을 지 확인해 보았다. 본 연구는 강화학습 알고리즘 중에서도 Actor-Critic을 활용하여 초단기 트레이딩에서의 초과수익 실현이 가능한지 알아보고자 연구를 진행했다. 데이터 구간이 짧을수록 흔히 noise라 일컫는 무의미한 주가 변동이 심한데, 강화학습 모델을 통해 숱한 noise 속에서도 주가 변동을 예측해 수익으로 연결하는 트레이딩 구현이 가능한지 알아보았다. 이를 위해 KOSPI 200를 추종하는 ETF인 KODEX 200의 실시간 거래 데이터를 활용하였고 초단기 거래에서 흔히 사용하는 3분봉을 기준으로 캔들차트 데이터와 거래량 데이터, 기술적 지표를 추가하여 이를 강화학습의 상태공간으로 활용하였다. 초단기 매매에서 확실하게 입증된 기술적 지표가 없는 점을 감안 강화학습이 스스로 패턴을 찾을 것을 기대한 캔들차트와 거래량만 반영한 모델과 기술적지표까지 반영한 모델 두가지로 나누고 추가로 보상을 단일화한 모델과 차등해서 지급한 모델로 나누어 총 4가지 모델의 실험을 진행했다. 비교 모델로는 지도학습 모델인 의사결정나무(Decision Tree)를 적용한 모델을 선정해 비교하였다. 수익률 비교지표로는 KODEX 200의 동 기간 변화분을 선정하였다. 본 연구의 실험 결과로 트레이딩 학습 방법 기술적 지표까지 활용하고 차등 보상한 강화학습 모델이 동기간의 시장 수익률을 크게 상회하고 50번의 반복 실험 결과 중 88%가 시장 수익률을 상회하는 안정성을 보였다. 또한 모델 간의 예측 정확도와 수익률은 비례하지 않지만, 시장 수익률 이상이 성과를 보인 모델은 예측 정확도가 상승할수록 수익률도 커지는 상관관계를 보여, 변화폭이 큰 변동성을 안정적으로 예측하고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 연구 결과는 그동안 noise trader라 불리었던 변동성을 활용하는 초단기 트레이딩 부분에서 성과를 내는 데 도움이 될 수 있고 고빈도매매의 잦은 매매방식을 차용하여 안정적인 수익을 거두는 데 도움이 될 수 있다. URI http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000500260https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/163995 Appears in Collections: GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > BUSINESS INFORMATICS(비즈니스인포매틱스학과) > Theses (Master) Files in This Item:

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004-04. 로보어드바이저 관련 인공지능 기술

로보어드바이저 관련 기술로서는 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning) 등 인공지능(Artficial Intelligence) 기술의 동향을 함께 살펴 보아야 한다.

머신러닝(Machine Learning, 기계학습)은 인간이 가지고 있는 지능적 기능인 학습능력을 기계를 통해 구현하는 방법으로, 환경과의 상호작용에 기반한 데이 터로부터 성능을 향상시키는 알고리즘 및 기술이다.

여기서 ‘인간이 가지고 있는 지능적 기능’이란 인간의 지능이 가지는 학습·추리·적응·논증 등의 기능을 의미 하며, ‘스스로 성능을 향상 시킨다’는 것은 기계가 학습(Learning)할 수 있는 것을 의미한다.

[그림 7]은 머신러닝의 일반적인 개념으로 학습데이터를 머신러닝 알고리즘 등을 통해 모델을 만들고, 실제 데이터를 해당 모델에 입력 후 만족할 만한 결과를 얻을때까지 계속 피드백을 반복하는 과정을 나타낸다.

14) 전균, 김수명, RoboAdvisor ; Data Processing과 포트폴리오이론, ETF의 총화, 삼성증권, 2015.10.30


딥러닝(Deep Learning)은 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network s)15)에 기반하고 ①입력층(Input layer), ②출력층(Output layer), 복수개의 ③ 은닉층(Hidden layer)의 계층 구조(Layer Structure)를 가지는 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Networks)을 학습의 주요 방식으로 사용하는 머신러닝의 한 분야이다. 딥러닝의 심층신경망 구조는 [그림 8]과 같다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능(인지, 추론, 학습 등)을 컴퓨터나 시스템 등으로 만든 것 또는 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 기술 또는 과학을 의미하며, 인공지능 기술 분야 트레이딩 학습 방법 중 머신러닝 (Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 관련 기술이 빠르게 확산되고 있으며, 산업분야에 적용 가능한 수준으로 발달하고 있다.

한편 빅데이터 시장규모는 계속 커지고 있으며16) 특히 금융 및 보험업 분야에서 빅데이터 활용의 가치는 다른 산업군에 비해 큰 비중을 차지하고 있다.17) 로보 어드바이저에서도 투자자의 데이터 분석 등을 통한 데이터의 활용이 중요하며, 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 기술이 적용되고 있다. 로보어드바이저 관련한 기술들은 [표 4]와 같다.

대부분의 로보어드바이저는 고객의 투자성향과 투자목표를 파악하기 위해 일련의 질문18)을 제시한다. 로보어드바이저가 제시하는 질문은 내부 기술적 처리과정에 있어서 ‘Data Processing’과 ‘Decision science’ 과정을 거치며 이 과 16) Wikibon은 향후 빅데이터 시장 규모가 2012년 51억 달러에서 2017년 534억 달러로 보다 높은 성장률(연평균 60%)을 달성할 것으로 예상하였다.
http://wikibon.org/wiki/v/Big_Data_Market_Size_and_Vendor_Revenues 17) McKinsey&Company, Big data:The next frontier 트레이딩 학습 방법 for innovation, competition, and productivity, 2011.6 18) 보통 나이와 소득, 투자성향(손실 대응 방식 등)과 투자 목적을 선별하는 질문

19) 과(다)적합이라고도 하며, 만들어진 모델의 성능이 학습데이터(training set)에서는 좋지만, 새로운 데이터(test data)에서는 좋지 않은(혹은 일반화되지 않은) 경우를 의미한다.

일반성 및 유연성 등 수많은 상황을 동시에 처리하는 인간의 뇌(지능)를 기존의 컴퓨터 구조로 구현하는 것은 매우 어려운 문제 이며, 인공 지능에서 ‘학습’을 효율적으로 수행하기 위한 기술(알고리즘 등)들이 복잡도(complexity)가 너무 높은(혹은 낮은) 모델의 학습, 학습데이터와 현실세계의 데이터와의 차이 등으로 인해 오버피팅의 문제가 발생한다.

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표지

  • 한국정보기술학회
  • 한국정보기술학회논문지
  • 한국정보기술학회논문지 제17권 제4호(JKIIT, Vol.17, No.4)
  • 2019.04
  • 1 - 8 (8 pages)

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본 연구는 주가 기본 데이터와 기술 분석 데이터 그리고 주가 변동 요소 트레이딩 학습 방법 데이터를 이용하여, 트레이딩 행동예측을 위한 강화학습 모델을 구현하였다. 강화학습 모델은 에이전트를 인공신경망으로 사용하였으며, 환경은 현재 상태, 다음 상태, 행동, 보상, 에피소드 종료로 구축하였다. 본 연구는 세 가지 강화학습 모델을 구축하여 학습결과를 비교하였다. 첫 번째 모델은 버퍼의 학습 데이터를 랜덤하게 추출하고, 하나의 신공신경망으로 학습하였다. 두 번째 모델은 버퍼의 데이터를 순서적으로 추출하고, 두 개의 인공신경망으로 학습하였다. 세 번째 모델은 버퍼의 데이터를 랜덤하게 추출하고 두 개의 인공신경망으로 학습하였다. 실험 결과, 세 번째 방법이 근소하게 결과가 좋았으며, 학습 결과가 10배에서 1000배 까지의 이득을 남기는 행동을 하였다. 또한, 학습결과가 좋은 종목이 테스트 결과도 좋았으며, 이것은 종목별로 주가의 패턴에 기인한 것으로 추정된다. #machine learning #reinforcement learning #deep learning #trading forecast #markov decision process

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 강화학습 모델
Ⅳ. 결과 및 비교
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

한빛출판네트워크

금융 전략을 위한 머신러닝

앞으로 금융 산업은 머신러닝과 데이터 과학으로 인해 변화될 것이다. 이 책은 금융업계에서 종사하는 분석가, 거래자, 연구원, 개발자, 데이터 엔지니어에게 유익한 머신러닝 알고리즘 구축법을 다룬다. 자연어 처리와 함께 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습에 필요한 머신러닝 개념과 19가지 사례 연구를 살펴본다. 또한 헤지 펀드, 투자 은행, 트레이딩 학습 방법 핀테크 회사 등 투자 전문가로 성장하기에 필요한 딥러닝 기반의 가이드를 제공한다. 포트폴리오 관리, 알고리즘 거래, 파생 상품 가격 책정, 이상 거래 탐지, 자산 가격 예측, 감정 분석, 챗봇 개발에 대해 자세히 설명한다. 실무자가 직면한 실제 문제를 코드와 예제를 활용해 해결할 수 있도록 과학적 솔루션을 제공한다.

현재 뉴욕에 있는 투자 은행의 정량 분석 부서에서 부사장으로 일하고 있다. 여러 글로벌 투자 은행과 금융 조직의 예측 모델링, 금융 상품 가격 책정 및 리스크 관리 분야에서 다양한 경험을 쌓았다. UC 버클리 대학교에서 석사 학위를, 인도의 공과대학교 카라그푸르에서 학사 학위를 취득했다. 금융 리스크 매니저(FRM) 인증과 양적 금융 인증(CQF)도 이수했으며 CFA 레벨3 후보군이다.

정량 연구원으로 일하고 있다. 그는 모델 가정을 테스트하고 여러 자산 분류에 대한 전략을 찾는다. 다양한 문제에 여러 가지 통계 및 머신러닝 기반 기술을 적용해 왔다. 예를 들어 텍스트 특징 생성, 레이블링 곡선 이상 징후, 비선형 위험 요인 감지 및 시계열 예측 등이 있다. UC 버클리 대학교에서 석사 학위를, 인도 델리 공과대학교에서 학사 학위를 취득했다.

샌프란시스코에 위치한 부동산 투자 스타트업 Union Home Ownership Investors에서 포트폴리오 관리 부사장으로 일하고 있다. 그의 연구는 비즈니스 프로세스, 내부 시스템 및 소비자 대상 제품에서 머신러닝과 투자 의사 결정 모델의 구현에 초점을 맞추고 있다. 공저자와 마찬가지로 UC 버클리 대학교에서 금융 공학 석사 학위를 취득했다.

고려대학교에서 컴퓨터공학과 학사와 석사를 마치고, 파리 대학교에서 보안 전공 박사 학위를 받았다. 자율 주행 차와 금융 포트폴리오 관리 분야의 데이터 기반 의사 결정에 관심을 갖고 금융 데이터 분석 과제를 진행 중이다. 현재 미국 실리콘 밸리 자율 주행 차 회사에 근무하고 있다.

PART 1 프레임워크

CHAPTER 1 금융 머신러닝

1.1 현재와 미래의 금융 머신러닝 활용

1.2 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 과학

1.3 머신러닝의 다양한 유형

CHAPTER 2 머신러닝 모델 개발

2.2 머신러닝을 위한 파이썬 패키지

CHAPTER 3 인공 신경망

3.1 구조, 학습, 하이퍼파라미터

3.2 인공 신경망 모델 생성

PART 2 지도 학습

CHAPTER 4 지도 학습: 모델 및 개념

CHAPTER 5 지도 학습: 회귀(시계열 모델)

5.2 실전 문제 1: 주가 예측

5.3 실전 문제 2: 파생상품 가격책정

5.4 실전 문제 3: 투자자 위험 감수 및 로보 어드바이저

5.5 실전 문제 4: 수익률 곡선 예측

CHAPTER 6 지도 학습: 분류

6.1 실전 문제 1: 사기 탐지

6.2 실전 문제 2: 채무 불이행 확률

6.3 실전 문제 3: 비트코인 거래 전략

PART 3 비지도 학습

CHAPTER 7 비지도 학습: 차원 축소

7.2 실전 문제 1: 포트폴리오 관리(고유 포트폴리오 찾기)

7.3 실전 문제 2: 수익률 곡선 구축 및 이자율 모델링

7.4 실전 문제 3: 비트코인 거래(속도와 정확성 향상)

CHAPTER 8 비지도 학습: 군집화

8.2 실전 문제 1: 쌍 거래를 위한 군집화

8.3 실전 문제 2: 포트폴리오 관리(투자자 군집화)

8.4 실전 문제 3: 계층적 위험 패리티

PART 4 강화 학습과 자연어 처리

CHAPTER 9 강화 학습

9.1 강화 학습: 이론 및 개념

9.2 실전 문제 1: 강화 학습 기반 거래 전략

9.3 실전 문제 2: 파생상품 헤징

9.4 실전 문제 3: 포트폴리오 배분

CHAPTER 10 자연어 처리

10.1 자연어 처리: 파이썬 패키지

10.2 자연어 처리: 이론 및 개념

10.3 실전 문제 1: NLP 및 감정 분석 기반 거래 전략

10.4 실전 문제 2: 챗봇-디지털 어시스턴트

10.5 실전 문제 3: 문서 요약

복잡한 금융 데이터를 제대로 다루고 싶다면 꼭 읽어야 할 필독서!

금융 서비스 분야는 방대한 데이터를 실시간으로 생성하며, 데이터 해석에 따른 올바르고 신속한 판단과 결정이 필요합니다. 금융 사기 탐지, 신용 대출 심사, 주가 변화 추이 예측, 포트폴리오 구성 및 재조정 등 다양한 금융 서비스에 머신러닝을 활용할 수 있습니다. 이 책의 실전 문제에서 다양한 활용법을 소개 및 구현하고 시연합니다. 더 나아가 각 장 마무리에 연습 문제를 제시하여 어떻게 응용, 발전시킬지 구체적 방향을 제시합니다.

머신러닝을 이해하고 금융 서비스에 활용하는 시대, 나아가 금융 자산을 보호하고, 자산 가치를 극대화하는 시대가 현실화되고 있습니다. 이 책을 재밌게 읽고 책에서 소개한 내용을 실제로 활용 및 응용할 수 있기를 바랍니다.

  • 금융 데이터를 제대로 다루고 싶은 학생, 관련 직업 종사자
  • 파이썬을 활용하여 자신의 기존 전략을 정량화하고 자동화하고 싶은 독자
  • 거래 전략, 파생 상품 가격 책정, 포트폴리오 관리 ─ 회귀 기반 지도 학습 모델
  • 신용 부도 위험 예측, 이상 거래 탐지와 거래 전략 ─ 분류 기반 지도 학습 모델
  • 포트폴리오 관리, 거래 전략과 수익률 곡선 구성에 대한 사례 연구 ─ 차원 축소 기법
  • 거래 전략과 포트폴리오 관리에 대한 사례 연구와 함께 유사한 개체 찾기 ─ 알고리즘과 클러스터링 기술
  • 거래 전략 구축, 파생 상품 헤징과 포트폴리오 관리 ─ 강화 학습 모델과 기법
  • 텍스트 분석, 텍스트 마이닝, 전산 언어학, 콘텐츠 분석 ─ NLP 기술


"한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

주식이나 코인 등을 하다 보면, 요즘은 인공지능 트레이딩, 알고리즘 트레이딩 등의 단어가 심심치 않게 들린다.

AI, 머신러닝 기술의 시대가 다가온 요즘, 금융 시장에도 이러한 AI기술이 적용되는 건 당연한 일다.

특히 알고리즘 트레이딩에 머신러닝을 적용하면, 시장의 움직임을 더 쉽게, 실시간으로 예측할 수 있다.

물론 전 세계의 돈이 오가는 금융시장에서, 이러한 머신러닝 모델만으로 좋은 수익률을 낼 수 있는지는 모르는 일이다.

하지만 트렌드로서 이미 AI 금융보고서, 알고리즘 트레이딩 등 다방면에 적용되고 있어, 이에 대한 대비 및 학습을 해야겠다고 생각했다.


금융 전략을 위한 머신러닝 (19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학)


대 재테크의 시대를 맞아서 일까? 금융과 IT가 접목된 책들이 쏟아져 나오고 있다. 금융 데이터들은 기본적으로 시계열 데이터가 상당히 많은 부분을 차지하다보니 인공지능, 머신러닝 책에서 주로 하나의 예제로써 많이 다뤄 왔었다. 이제는 금융 IT 자체가 일반인들에게도 알려지기 시작하면서 이런 류의 책들도 많이 나오기 시작했다. 애초에 금융에 관심이 많은, 프로그래밍을 할 줄 아는 사람이라면 이 책 『 금융 전략을 위한 머신러닝 』 으로 머신러닝이라는 것을 입문해보는 것은 어떨까.


금융 전략을 위한 머신러닝 대상 독자


책의 저자인 하이옴 탓셋은 현재도 뉴욕의 투자 은행에서 정량 분석 부서의 부사장으로 일을 하고 있다고 한다. 현업에서 금융과 관련된 예측 모델링과 가격 책정, 리스크 관리를 수행하고 있으니 그 경험을 책에 고스란히 녹여 내고자 했을 것 이라 생각된다. 사실 책에서 소개하는 대상 독자는 단순히 이 분야에 관심을 가지는 학생이나 일반적인 개발자들이 아니다. 저자는 금융 분야에서 일을 하고 있는 데이터 과학자, 퀀트 연구원, 머신러닝 관련 개발자 등의 전문가들에게 더 유용할 것 이라 말하고 있다. 특히 퀀트에 머신러닝을 적용하는 경우에 많은 도움을 얻을 수 있을 것이라고 한다.


다행인 점은 최근 일반인들 사이에서도 퀀트에 대한 관심이 많이 생겼고 컴퓨터 트레이딩 학습 방법 분야의 비전공자들도 프로그래밍에 공부하는 경우가 많아졌다. 그에 따라 시중에 퀀트 관련 책도 많이 나오고 있는 것 같다. 이제는 직접 투자를 하는 사람도 많고 암호 화폐 등 다양한 상품을 트레이딩 하는 경우도 많아 졌기 때문에 저자가 말하는 전문가들이 아니더라도 이 책을 통해 많은 아이디어를 얻을 수 있을 것 같다.


금융 전략을 위한 머신러닝, 알고리즘 트레이딩

금융 분야에서 머신러닝의 주 관심 중 하나는 역시 알고리즘 트레이딩일 것이다. 프로그램 매매와도 일맥상통하는 부분인데, 굉장히 짧은 시간에 미래를 예측하고자 하는 시도에서 나오는 분야이다. 이제는 사람이 그 짧은 타이밍을 생각하고 결정하기 힘든 시대가 되었기 때문에 컴퓨터가 얼마나 빠르게, 얼마나 정확하게 예측하고 트레이딩 할 수 있는 지가 수익을 결정하게 된다. 머신러닝은 이 분야에 새로운 방버을 제시하고 있고 여전히 가장 많이 연구되고 있는 분야 중 하나이다.


금융 전략을 위한 머신러닝, 시계열 모델

금융 데이터는 상당히 많은 부분이 시계열 데이터로 구성되어 있어서 기존의 전통적인 통계 기법과 더불어 머신러닝의 대부분의 기법들도 적용하기 정말 좋게 되어 있다. 게다가 대부분의 데이터가 모두에게 공개되어 있고 마음만 먹으면 공부한 방법을 적용해 볼 수도 있다. 이 책의 5장에서는 시계열 데이터를 어떻게 모델링하고 설계할 수 있는지에 대한 내용을 상세하게 알려준다. 후반부에는 직접 적용해 볼 수 있는 실습도 준비되어 있어서 이해하는데 큰 도움을 준다.





실제 구글(알파벳), 마이크로소프트 등 기업의 데이터를 불러와서 주가 예측을 하는 실습 도 준비되어 있다. 문제를 어떻게 정의하며, 상관 자산, 기술 지표, 가치 분석 등의 관점에서 어떤 특성들을 이용해서 머신러닝 모델을 설계할 것인지 생각해볼 수 있었다. 여러가지 실습을 따라해보면 자신만의 방법을 찾아 갈 수 있을 것 같다. 물론 트레이딩 학습 방법 중요한 것은 머신러닝을 어떻게 잘 쓸 것인가가 아니라 모델에 들어가는 그 특성들을 얼마나 잘 이해하고 있는지 이므로, 프로그래밍 공부와 함께 금융 공부를 따로 꼭 해야 한다.


대상 독자가 전문가들인만큼 모든 이론과 설명이 친절하고 자세하게 되어 있지는 않다. 그럼에도 개인적으로 이 책을 입문용으로 써도 된다고 생각하는 이유는 재미있기 때문 이다. 딱딱한 머신러닝과 인공지능의 이론과 딱히 관심도 없는 내용의 실습들을 따라할 때의 귀찮음과 고통은 이루어 말할 수가 없다. 금융에 관심이 있는 사람, 재테크와 돈에 관심이 있는 사람이라면 이 책으로 머신러닝에 입문해보는 것도 추천한다.


"한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."


0. 도서 정보


1) 도서 명 : 금융 전략을 위한 머신러닝


2) 저자 : 하리옴 탓샛, 사힐 푸리, 브래드 루카보





1. 서평

- 이 책은 제목만 봐도 알 수 있듯이 요즘 시대를 살고 있는 사람이라면 관심이 있을 금융에 머신러닝을 어떻게 접목시키는 지 알려주는 책이다. 첫 부분의 도입은 어느 머신러닝 도서와 마찬가지로 파이썬을 써야 하는 이유, 지도 학습 / 비지도 학습의 차이, 회귀 트레이딩 학습 방법 / 분류에 대한 차이를 알려준다. 이후엔, 데이터 처리, 머신러닝, 금융에 대한 접목까지 순서대로 알려주는 방식으로 소개되어 있다. 개인적으로 맘에 드는 방식은 어느정도 코드를 잘라서 설명해 주는 것이다. 어떤 책들을 보면 수 페이지에 달하는 코드를 그냥 붙여놓은 것들이 있는데, 이럴 때는 진짜 보기가 힘들다. 하지만 이 책은 이 부분은 이 그림을 그린다. 이 부분은 데이터를 준비하는 과정이다. 등을 서술해 놓았기에 굳이 코드를 따라 작성하지 않아도 되는 장점이 있다.

"한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

이 책은 금융 분야에서의 머신러닝 활용 예시 및 접근 방법에 대해 서술하고 있다. 책을 보기 전에는 금융 지식도 필요할까 궁금했는데, 처음 접하는 개념들이 수식과 함께 나오는 경우도 있지만 기본적인 용어 및 개념 정도를 숙지하고 있으면서 주식 매매 경험이 있다면 충분하다고 본다. 생각보다 매우 광범위한 분야의 머신러닝 알고리즘들을 다룬다. 금융에서의 머신러닝이라고 하면 기본적으로 주가 전망을 떠올리기 마련이다. 따라서 시계열 예측을 주로 다루면서 여기에 필요한 머신러닝 및 신경망 알고리즘 정도를 다루고 끝날 것으로 예상했다. 하지만 막상 읽어보니 수익률 예측부터 포트폴리오 분배 및 헷징, 사기 탐지, 뉴스 및 SNS 분석 등의 다양한 주제를 다루고 있었다. 기술적인 측면에서도 기본적인 개념 설명부터 시작하여 시계열 예측, 군집화, 시각화, 강화학습, 그리고 자연어처리까지 다루고 있다. Computer vision 분야를 제외하고는 주요 머신러닝 개념과 사용법을 다루기 있기 때문에, 이 책을 통해서 분명 습득할 수 있는 기술이 많을 것으로 보인다. 하지만 약 450페이지라는 적지 않은 분량의 대부분의 예시가 금융 모델링 실습이므로, 본 책을 통해 머신러닝 자체를 공부하기보다는 이미 어느 정도 지식이 있는 독자가 금융 분석을 습득하는 것이 바람직할 것으로 보인다. 실습에서는 주가 예측이나 파생 상품 가격 책정 등의 문제를 다루며, 예측 모델을 만드는 것 이외에도 시각화 및 금융 지식을 기반으로 한 모델 튜닝을 다루는 점이 좋았다. 금융 분야 비전공자 입장에서는 파생 상품 가격 책정에 쓰이는 Black-Scholes 공식이나 이자율 모델링 등과 같은 금융 배경 설명이 매우 흥미로웠다. 이를 배경으로 하는 문제 설계를 통해, 특정 데이터가 모델링에 사용되는 이유를 이해할 수 있다. 또한 저자 및 한빛미디어 각각 GitHub을 통해 코드를 Nobebook 형태로 제공하며, 이를 통해 빠르게 실습할 수 있다는 장점도 있다. 두 코드를 비교한 결과 저자인 Hariom Tatsat과 한빛미디어의 내용은 동일한 것으로 보인다. 다소 어려운 개념인 강화학습이나 자연어 처리까지 금융 문제에 접목한 점이 흥미로웠으며, 특히 강화학습의 경우 문제 정의 및 실제 구현 예시를 통해 알고리즘의 이해와 포트폴리오 배분 등의 금융 전략을 동시에 익힐 수 있어서 유용했다. 내가 만약 금융 지식이 더 많았다면 나만의 시각 및 트레이딩 학습 방법 의견을 가지고 조금 더 비판적이고 즐겁게 책을 볼 수 있었을 것이다. 이 책의 내용이 여러분을 당장 머신러닝을 활용한 트레이더로 만들 수는 없겠지만, 해당 분야의 전문성을 가지기 위해 입문하는 사람이라면 한 번 읽어볼 것을 추천한다.


다만 아쉬운 점은 책에서 소개하는 예시는 Keras 라이브러리를 활용하였지만 , 현재 Keras 는 공식적으로 TensorFlow 에 포함되었기 때문에 , 추후 개정판에서는 코드 업데이트가 필요할 것으로 보인다 . 하지만 저자의 GitHub 도 업데이트가 되지 않았기 때문에 , 국내 출판사 차원에서 작업을 해야할 것으로 보이지만 일부 라이브러리 등의 버전 차이로 인해 코드 내용이 일부 달라질 수도 있을 것으로 보인다 . 또한 많은 용어를 한국어로 번역하는 과정에서 일부 매끄럽지 않은 번역도 있는데 , 이러한 경우에는 이해를 위해 원래 용어를 사용하는 것이 자연스러울 것으로 보인다 . 예를 들어 pip 를 핍이라고 옮기는 것은 억지스러운 면이 있으며 , 독자들에게 혼란을 줄 것으로 예상된다 .

암호화폐 데이 트레이딩을 시작해야 하는 이유

암호화폐 데이 트레이딩을 시작해야 하는 이유

데이 트레이딩(단기 투자)은 암호화폐 투자 시 단기간에 빠른 가격 움직임을 활용해 수익을 얻는 인기 있는 투자 방식이다. 전통적인 투자시장에서 처음 유래됐지만, 지금은 암호화폐 시장에서 큰 인기를 끌고 있다.

이 기사에서는 데이 트레이딩에 관해 알아보고 투자를 시작하는데 필요한 몇 가지 중요 정보를 제공한다.

암호화폐 데이 트레이딩이란 무엇일까?

데이 트레이딩은 가장 기본적인 투자 방식으로 적절한 시점에 매수 및 매도를 진행해 수익을 낸다. 하지만 데이 트레이딩의 흥미로운 점은 모든 활동이 단 하루 만에 이루어진다는 것이다.트레이딩 학습 방법

당일 거래라고 알려진 이 활동은 전략을 바탕으로 가격 변동성을 활용해 수익을 내는 것이 목표다. “데이 트레이딩”이라는 용어는 평일에 거래가 이루어지는 주식 시장에서 유래됐다. 투자자들은 하루 동안의 발생하는 가격 움직임을 통해 이익을 내기 때문에 쉽게 자리를 뜨지 못한다.

주식시장에서의 데이 트레이딩은 어려운 투자방법인 반면, 암호화폐 시장에서는 훨씬 쉽다. 암호화폐 변동성이 매우 커서 어떤 날은 가격이 수천 달러까지 치솟기도 한다. 이러한 특징 때문에 암호화폐 데이 트레이딩으로 많은 돈을 벌 수도 있다.

성공적인 데이 트레이딩이란 암호화폐의 단기 움직임으로 지속적인 수익을 낼 수 있는 능력을 트레이딩 학습 방법 의미한다. 많은 암호화폐 투자자들은 수익을 극대화하기 위해 다양한 도구와 레버리지 거래를 활용한다.

하지만 데이 트레이딩이 항상 좋은 것만은 아니다. 매우 까다로운 면이 있다. 투자자들은 예측에 주의하면서 모든 가능성을 열린 마음으로 받아들이는 자세가 필요하다. 쉽지 않지만, 특히 가격 상승하는 시기를 미리 파악하고 매도 시기를 놓치지 않는 것이 중요하다.

데이 트레이딩 방법

앞서 설명했듯이, 데이 트레이딩은 전통적인 투자 방식이다. 투자자는 몇 시간 내 가격이 상승할 것으로 기대하는 디지털 자산을 구매한다. 그리고 가치가 떨어질 것이라고 생각하는 자산을 예의주시한다.

쉬운 것처럼 들리지만, 암호화폐 시장은 전통적인 트레이딩 학습 방법 시장보다 훨씬 유동적이라는 점을 명심해야 한다. 경험이 많이 쌓일수록 효과적인 투자로 이어진다. 수많은 연습과 신뢰할 수 있는 전략이 필요하며 완벽히 숙지하는 데까지 시간이 걸린다. 투자자는 의사결정에 데이터를 활용할 수 있도록 기술적 분석에 능통해야 한다. 또한, 시장의 소식이나 트렌드를 발 빠르게 따라가는 센스가 필요하다.

데이 트레이더가 수익을 얻는 방법

성공적인 데이 트레이딩을 위해 암호화폐 시장에 대한 깊은 이해와 풍부한 거래 경험이 필요하다. 대부분 투자자들은 매수 매도 시점을 파악하기 위해 기술적 분석을 활용한다. 기술적 분석에는 차트 패턴, 가격 움직임, 기술적 지표 등이 있다. 이러한 분석 기법을 통해 투자자는 시장 진입과 탈출 시점을 파악할 수 있다.

또한, 데이 트레이더는 기초적 분석(fundamental analysis)을 참고한다. 이는 리플 랩스, XRP, 체인링크, 링크와 관련된 암호화폐 기업을 분석하는 작업이 포함된다.

투자자들은 “소식을 거래” 하기도 한다. 이는 의심스러운 발표나 평가절하된 자산에 대한 인식을 바탕으로 거래하는 것이다. 예를 들어, 2020년 12월 증권거래위원회(SEC)는 리플랩스를 증권사기 혐의로 고소했다. 데이 트레이더는 소송 발표 이후 XRP 가격이 폭락할 것으로 추측했고 이들은 즉시 숏 포지션을 취했다.

데이 트레이더는 시장 변동성으로부터 수익을 얻는다. 그렇기 때문에 이들은 풍부한 유동성과 거래량을 필요로 한다. 유동성이 높아지면 수익을 얻을 가능성이 높아지고 수익을 극대화하기 위해 오픈 포지션이 필요하다. 유동성이 높은 시장의 경우 작은 움직임이 포지션에 막대한 영향을 미치기 때문에 데이 트레이더는 유동성이 높은 시장에 많은 주목해야 한다.

데이 트레이딩에 필요한 것은?

데이 트레이딩 학습 방법 트레이딩에 필요한 도구가 많다. 그러나 신규 투자자라면 모든 도구를 사용할 필요가 없다. 인터넷이 잘 연결되는 노트북 혹은 모바일 기기만 있어도 충분히 시작할 수 있다. 그다음 거래 활동에 도움되는 차트 소프트웨어 혹은 분석 도구를 제공해주는 적합한 거래소 혹은 브로커를 찾아보자.

대부분 거래소 및 거래 플랫폼은 빠르고 편리한 트레이딩뷰(TradingView)의 차트 도구를 사용한다. 또한, 트레이딩뷰는 그들이 지원하지 않는 다른 플랫폼과 통합을 위해 편리한 API를 제공한다.

이러한 툴을 사용해 최신 트렌드와 뉴스를 살펴보자. 기술적 분석 도구와 지표를 활용하면 시장 데이터에 쉽게 접근할 수 있고 결정에 대한 근거를 제시할 수 있어 도움이 된다.

암호화폐 데이 트레이딩을 시작하는 방법

암호화폐 데이 트레이딩은 어렵지 않다. 연구와 분석을 진행하고 시장 신호에 능동적이고 적절하게 반응할 수 있는 시스템을 찾으면 된다.

신규 트레이더라면 다음 단계를 따라 해보자.

적절한 거래소 이용하기

암호화폐 데이 트레이딩 첫 번째 여정은 신뢰할 수 있는 암호화폐 거래소에 가입하는 것이다. 일반적으로 암호화폐는 24시간 운영된다.

거래하고자 하는 디지털 자산도 고려해야 한다. 풀타임으로 거래하고 싶다면 서로 다른 거래 쌍을 교환해야 한다. 거래 쌍은 거래소에서 거래되는 서로 다른 자산이다. 예를 들어 비트코인을 이더리움으로 거래하고 싶다면 거래 쌍은 BTC/ETH가 된다.

좋은 거래소는 높은 유동성을 가진다. 이는 필요에 따라 언제든지 매수자 혹은 매도자를 확보할 수 있다는 것을 의미한다. 그렇지 않은 경우, 원하는 시점에 거래가 성사되지 않을 수도 있다.

적절한 거래소를 찾았다면 다음 단계는 자금을 예치하는 것이다. 직불/신용 카드, 송금, 결제 프로세서, 암호화폐, 은행 송금 등 플랫폼에서 예치할 수 있는 여러 방법을 알아보자.

적은 돈으로 시작할 것을 추천한다. 신규 투자자라면 암호화폐의 시장 변동성이 상당하다는 점을 명심해야 한다. 적은 돈으로 시작해 투자 기술을 익혀보자.

플랫폼 익히기

거래소와 중개 플랫폼마다 인터페이스가 다르므로 투자를 시작하기 전 알아보기를 추천한다.

플랫폼의 기능과 제공되는 모든 도구, 거래를 훨씬 더 원활하게 만드는 쉬운 방법과 요령들을 숙지하자.

주목할만한 데이 트레이딩 전략

스캘핑은 가장 일반적인 데이 트레이딩 전략 중 하나다. 스캘핑은 시장 비효율성으로 발생하는 소규모 단기 가격 움직임을 활용하는 것을 의미한다. 대부분의 스캘퍼들은 레버리지를 통해 수익을 극대화하고자 마진 거래를 활용한다. 이 전략으로 얻을 수 있는 수익은 한정적이기 때문에, 알맞은 포지션을 선점하는 것이 매우 중요하다.

그러나 이 전략은 상당히 위험할 수 있다. 성공적인 스캘퍼들은 수익을 극대화하기 위해 노력하는 한편 리스크 관리 및 안정적인 투자를 위해 포지션을 축소 룰을 따라야 한다.

돌파 전략

돌파 전략은 암호화폐 가격이 특정 수준 이상을 돌파할 때 발생하는 신호를 기반으로 움직인다. 가격은 저항선을 돌파하거나 지지선 아래로 떨어질 수 있다. 따라서 투자자들은 가격이 상승할 때 롱 포지션을 잡고 가격이 떨어질 때 숏 포지션을 취해야한다.

저항은 투자에서 흔히 사용되는 용어로 최근 기록한 최고점을 기준으로 그린 가상의 선이다. 자산이 특정 지점을 돌파하려고 노력할 때(혹은 돌파 후 되돌아왔을 때), 해당 지점이 저항 수준이 된다. 반대로 지지선은 최근 기록한 최저 가격에서 그린 가상의 선이다. 자산 가격이 특정 선 아래로 떨어지지 않을 때를 의미한다.

초단타매매

이 전략은 알고리즘매매로 양적 투자자들 사이에서 인기가 많다. 짧은 시간 동안 여러 포지션에 진입하거나 탈출할 수 있도록 봇의 알고리즘을 구축하는 작업이 포함된다.

일반적으로 이러한 봇은 밀리초(milliseconds) 안에 거래를 수행해야 한다. 매우 복잡하므로 초단타매매는 시장 상황에 적응하기 위한 수많은 모니터링, 백테스트, 유연성이 필요하다.

모멘텀 투자

모멘텀 투자는 비교적 간단하다. 이 트렌드는 현재 추세를 따르는 투자 방식이다. 모멘텀 투자자들은 가격이 오르면 암호화폐를 사고, 하락하면 판매한다.

이 전략은 특정 포지션을 취하기에 충분한 강도를 가지고 있다는 근거를 기반으로 한다. 따라서 현재 추세는 임시적일 가능성이 높다. 한번 추세가 전환되면 투자자들은 포지션을 중단해야 한다.

뉴스 전략

이것은 기술적 분석에 의존하지 않는 유일한 접근 방식일 것이다. 기본적으로 암호화폐 시장에서 발생하는 관련 소식을 기반으로 취하는 오픈 포지션을 말한다. 이러한 소식에는 유명 파트너십, 토큰 출시, 상품 업그레이드, 소송, 규제 개발, 기존 기업의 암호화폐 도입 등이 있다.

뉴스 전략은 비교적 간단하다. 투자할 때, 긍정적인 소식은 보통 매수 심리를 촉진하는 반면, 부정적인 소식은 투자자들을 매도세로 전환한다. 뉴스를 참고하는 것은 필수적인 전략이지만, 터무니없는 소식은 걸러낼 수 트레이딩 학습 방법 있어야 한다. 합리적인 결정을 내리고 위험 수준을 낮출 수 있도록 노력해야 한다.

암호화폐 데이 트레이딩은 암호화폐 시장의 변동성을 활용할 수 있고 투자자들이 레버리지를 이용할 수 있게 되면서 인기가 점차 높아지고 있다. 다만 변동성만큼이나 손실의 위험성 역시 높은 만큼 시장의 저주가 될 수도 있다는 점을 명심해야 한다.

학습이 필요한 몇 가지 복잡한 전략과 분석 방법도 있었지만, “뉴스 전략”을 통해 지금 당장 데이 트레이딩을 시작할 수 있다. 비인크립토 뉴스레터에 가입하면 시장에 관한 정보를 받을 수 있다. 기술을 연마한 다음 다른 전략을 시도하면 더 큰 성공을 기대할 수 있을 것이다.

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