[알고리즘 트레이딩] 엘리어트 파동 이론과 머신러닝을 활용한 분석
1. 엘리어트 파동 이론 개요
엘리어트 파동 이론(Elliott Wave Theory)은 금융 시장의 가격 변동이 일정한 패턴을 따라 움직인다는 가설을 기반으로 합니다. 1930년대 랄프 넬슨 엘리어트(Ralph Nelson Elliott)가 주창한 이 이론은, 시장이 투자자 심리에 따라 **5개의 상승 파동(Impulse Wave)**과 **3개의 하락 조정 파동(Corrective Wave)**으로 구성된다고 설명합니다.
엘리어트 파동의 기본 구조
엘리어트 파동은 기본적으로 **프랙탈 구조(fractal structure)**를 가지며, 작은 파동이 모여 더 큰 파동을 형성합니다.
1) 상승 5파(Impulse Wave)
1파: 초기 상승이 발생하며, 시장 참여자 일부가 매수를 시작
2파: 조정이 이루어지며 일부 차익 실현 매도가 나옴
3파: 가장 강한 상승이 일어나며, 대량의 매수세가 유입됨
4파: 조정이 이루어지지만, 2파보다 깊지 않음
5파: 마지막 상승이 이루어지며, 개인 투자자들의 진입이 활발해짐
2) 하락 3파(Corrective Wave)
A파: 초기 하락이 시작됨
B파: 반등이 이루어지며 일부 상승
C파: 추가 하락이 발생하며, 본격적인 조정이 진행됨
이러한 패턴이 반복되면서 시장의 장기적인 흐름이 형성됩니다. 하지만 파동 해석은 상당 부분 주관적이며, 이에 따라 머신러닝을 활용해 객관적으로 분석하는 방법이 주목받고 있습니다.
2. 머신러닝을 활용한 엘리어트 파동 분석
엘리어트 파동 분석은 수작업이 많고, 분석자의 주관적 해석이 개입되기 쉽습니다. 머신러닝을 활용하면 가격 변동 데이터를 학습하고, 자동으로 파동 패턴을 인식하여 보다 정량적인 분석을 수행할 수 있습니다.
1) 데이터 수집 및 전처리
데이터 소스: 업비트, 바이낸스, Yahoo Finance 등의 API를 활용하여 캔들 차트 데이터 수집
특징 엔지니어링:
이동평균선(EMA, SMA)
볼린저 밴드
RSI, MACD 등의 기술적 지표 추가
가격 변동률 및 거래량 변화 분석
라벨링(Labeling):
특정 패턴(예: 5파동 상승 이후 조정) 학습
1, 2, 3, 4, 5파동과 A, B, C 조정 파동을 인식하도록 데이터 태깅
2) 지도학습(Supervised Learning) 적용
모델 선택:
CNN(합성곱 신경망): 캔들 차트의 패턴을 이미지 형태로 학습
LSTM(장기 기억 순환 신경망): 시계열 데이터를 분석하여 파동 구조를 인식
랜덤 포레스트(Random Forest) 또는 XGBoost: 기술적 지표 기반의 상승/하락 가능성 예측
3) 비지도학습(Unsupervised Learning) 활용
K-means 클러스터링: 가격 변동 패턴을 군집화하여 엘리어트 파동과 유사한 패턴 탐색
Autoencoder: 정상적인 파동 패턴을 학습하고 이상값(비정상적인 패턴)을 탐지
4) 강화학습(Reinforcement Learning) 적용
엘리어트 파동 기반의 매매 전략을 학습하는 강화학습 모델 개발
특정 파동 단계에서 최적의 매수/매도 전략을 학습
3. 결론
머신러닝을 활용하면 엘리어트 파동을 보다 정량적으로 분석할 수 있으며, 자동으로 패턴을 감지하고 트레이딩 전략을 최적화할 수 있습니다.
추천 조합
CNN: 캔들 차트 패턴 분석
LSTM: 시계열 패턴 분석
XGBoost: 기술적 지표 기반 예측
강화학습: 실시간 매매 전략 최적화
추천 도서:
"Elliott Wave Principle: Key to Market Behavior" – Robert R. Prechter & A.J. Frost
"Deep Learning for Time Series Forecasting" – Jason Brownlee
"Advances in Financial Machine Learning" – Marcos López de Prado
머신러닝 기반 엘리어트 파동 분석을 통해 보다 체계적인 트레이딩이 가능할 것입니다. 🚀
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