[알고리즘 트레이딩] 고점, 저점 파악 (프랙탈 감지) 개요

 

머신러닝을 활용한 프랙탈 감지 및 실시간 트레이딩 적용

1. 개요

프랙탈 감지는 금융 시장에서 가격 패턴을 분석하여 고점과 저점을 파악하는 데 사용됩니다. 이를 통해 트레이더는 지지선 및 저항선을 식별하고, 시장 흐름을 보다 명확하게 이해할 수 있습니다. 머신러닝을 활용하면 프랙탈 패턴을 자동으로 감지하고, 실시간 데이터에 적용하여 현재 시장 상황이 고점인지 저점인지 판단할 수 있습니다.

이 글에서는 머신러닝을 활용한 프랙탈 감지 모델을 설계하고, 이를 실시간 트레이딩에 적용하는 방법을 정리하겠습니다.

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2. 프랙탈 감지란?

프랙탈 감지는 일정한 주기로 반복되는 가격 패턴을 탐지하는 방법입니다. 대표적인 프랙탈 패턴은 다음과 같습니다.

• 프랙탈 고점 (Fractal High): 특정 기간 동안 중앙에 있는 캔들이 가장 높은 가격을 기록하는 패턴
• 프랙탈 저점 (Fractal Low): 특정 기간 동안 중앙에 있는 캔들이 가장 낮은 가격을 기록하는 패턴

프랙탈은 주로 빌 윌리엄스(Bill Williams)의 트레이딩 이론에서 사용되며, 볼린저 밴드, 이동 평균, CCI, MFI 등과 결합하여 매매 전략을 구성하는 데 활용됩니다.

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3. 머신러닝을 활용한 프랙탈 감지

전통적인 프랙탈 감지는 일정한 룰을 기반으로 하지만, 머신러닝을 활용하면 더욱 정교하게 시장의 패턴을 분석할 수 있습니다.

(1) 데이터 수집 및 전처리

1. 과거 데이터 확보: OHLCV(시가, 고가, 저가, 종가, 거래량) 데이터를 수집합니다.
2. 특징 생성: 볼린저 밴드, 이동 평균, RSI, MACD, 거래량 변화율 등의 지표를 추가합니다.
3. 레이블링: 과거 데이터를 기반으로 프랙탈 고점/저점 여부를 라벨링합니다.
4. 정규화: 데이터를 스케일링하여 모델의 학습 효율을 높입니다.

(2) 모델 선택 및 학습

머신러닝 모델로는 다음과 같은 방법을 활용할 수 있습니다.

• LSTM (Long Short-Term Memory): 시계열 데이터 분석에 적합
• CNN (Convolutional Neural Network): 가격 차트를 이미지로 변환하여 패턴 분석
• 랜덤 포레스트, XGBoost: 여러 지표를 조합한 패턴 분석

모델을 학습한 후 검증 데이터를 사용하여 성능을 평가하고, 최적의 모델을 선택합니다.

(3) 실시간 데이터 적용

1. 실시간 OHLCV 데이터를 가져옵니다.
2. 머신러닝 모델에 입력하여 현재 패턴이 프랙탈 고점/저점인지 예측합니다.
3. 예측 결과를 기반으로 트레이딩 전략을 수립합니다.

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4. 트레이딩 전략 적용

프랙탈 감지 모델을 활용하여 실시간으로 매수 및 매도 신호를 생성할 수 있습니다.

(1) 매수 전략

• 60일 EMA 기울기가 0보다 크고, 20일 EMA가 60일 EMA 위에 있으며, 볼린저 밴드 하단을 터치한 경우 매수
• 20일, 60일, 120일 EMA가 정배열 상태일 때 매수 신호 강화
• 프랙탈 저점이 감지되면 매수 가능성 상승

(2) 매도 전략

• 20일 EMA가 60일 EMA 아래로 떨어질 때 매도
• 정배열 상태에서 20일선 기울기 증가량이 꺾이면 매도
• 프랙탈 고점이 감지되면 매도 가능성 상승

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5. 가상 거래소 기능 구현

프랙탈 감지 모델을 실시간 트레이딩에 적용하기 위해, DB에 저장된 가격 데이터를 활용하여 가상 거래소를 구축할 수 있습니다.

1. 과거 데이터를 사용하여 백테스트 수행
2. 실시간 가상 트레이딩 시스템 구현
3. 프랙탈 감지 모델과 트레이딩 전략을 통합하여 자동매매 수행

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6. 코드 예제 (Python)

다음은 LSTM 모델을 활용한 실시간 프랙탈 감지 코드 예제입니다.

import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.models import load_model

def get_real_time_data():
    data = pd.read_csv("real_time_price.csv")
    return data[-30:]

def preprocess_data(data):
    return np.array([data[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']].values])

model = load_model("fractal_lstm_model.h5")

def predict_fractal():
    processed_data = preprocess_data(get_real_time_data())
    prediction = model.predict(processed_data)
    return "Fractal High" if prediction[0, 0] > 0.6 else "Fractal Low" if prediction[0, 1] > 0.6 else "Neutral"

print(predict_fractal())

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7. 결론

프랙탈 감지를 머신러닝과 결합하면 보다 정교한 매매 전략을 구축할 수 있습니다.

• 전통적인 프랙탈 감지는 일정한 룰을 기반으로 하지만, 머신러닝을 활용하면 시장 상황에 맞춰 유동적으로 패턴을 분석할 수 있음
• 실시간 데이터에 적용하여 자동매매 시스템과 연계 가능
• 프랙탈 감지를 볼린저 밴드, 이동 평균, MFI, CCI 등과 결합하여 더욱 강력한 트레이딩 전략으로 발전 가능

앞으로는 실제 시장에서의 테스트 및 지속적인 모델 개선이 필요합니다. 🚀