[알고리즘 트레이딩] 보조지표, 머신러닝이 대신 골라준다면?

효율적인 트레이딩 전략을 위한 머신러닝 적용법에 대한 개요를 정리합니다.

1. Feature Engineering (특징 엔지니어링)

먼저, 트레이딩 데이터에서 보조 지표(예: 볼린저 밴드, 이동 평균, RSI 등)를 계산하고, 이를 머신러닝 모델에 입력할 수 있는 형태로 변환해야 합니다.

• 보조 지표: EMA, SMA, MACD, RSI, 볼린저 밴드, CCI 등
• 가격 데이터: 종가, 고가, 저가, 거래량 등
• 체결 강도(당신이 최근에 관심을 두고 있는 지표)

이를 다양한 시간 프레임(예: 1시간, 4시간, 1일)에서 수집하여 특징(feature)로 활용할 수 있습니다.

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2. 머신러닝을 활용한 최적의 조합 찾기

(1) 지도학습 (Supervised Learning)

트레이딩 시그널(매수/매도/보류)이나 수익률을 정답(레이블)으로 설정하고, 이를 예측하는 모델을 학습시킬 수 있습니다.

• 모델 예시: 랜덤 포레스트, XGBoost, 딥러닝(신경망)
• 데이터 구성: 과거 데이터에서 특정 지표 조합이 수익을 냈는지 여부를 정답으로 학습
• 목표: 특정 조건에서 수익 가능성이 높은 조합 찾기

예를 들어,

• %b 값이 0 이하일 때 매수하는 전략이 수익을 내는지 학습 가능
• 체결 강도를 추가하여 매수/매도 확률을 조정

(2) 강화학습 (Reinforcement Learning)

알고리즘이 직접 매매를 시뮬레이션하며 최적의 전략을 학습하는 방식입니다.

• 대표적인 기법: Q-Learning, DDPG, PPO 등
• 목표: 장기적인 수익 극대화를 위한 보조 지표 및 매개변수 최적화
• 장점: 다양한 시장 상황에 적응 가능

(3) 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)

보조 지표 및 매개변수 값(예: RSI 기간, 볼린저 밴드 표준편차 등)을 유전자처럼 진화시키면서 최적의 조합을 찾는 방법입니다.

• 랜덤하게 다양한 지표 조합을 생성
• 백테스트 후 성과가 좋은 전략을 교배하여 새로운 조합 생성
• 반복하여 최적의 지표 및 매개변수 도출

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3. 백테스트 및 검증

• 머신러닝을 활용해 찾은 지표 조합을 과거 데이터에 적용해 성과 검증
• 실시간 테스트를 통해 실제 시장에서도 유효한지 평가

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결론

머신러닝을 활용하면 보조 지표 조합 및 매개변수를 최적화할 수 있습니다.
✅ 지도학습: 기존 전략의 성과 분석 및 개선
✅ 강화학습: 직접 시장에서 최적 전략을 학습
✅ 유전 알고리즘: 최적의 지표 및 파라미터 조합 자동 탐색