[알고리즘 트레이딩] 머신러닝을 활용한 오버랩(Overlap) 패턴 감지 방법
트레이딩에서 가격 패턴 분석은 중요한 요소이며, 특히 오버랩(Overlap) 패턴은 시장의 조정(Correction) 여부를 판단하는 데 큰 도움을 줍니다. 이번 글에서는 머신러닝을 활용하여 오버랩 패턴을 감지하는 방법을 소개합니다.
1️⃣ 오버랩 패턴이란?
오버랩 패턴이란 특정 가격 구간이 이전 가격 구간과 겹치는 현상을 의미합니다. 이는 시장이 새로운 추세를 형성하는 것이 아니라 조정을 겪고 있으며, 이후 기존 추세를 이어갈 가능성이 높다는 신호로 해석될 수 있습니다.
✅ 오버랩이 중요한 이유
- 조정 vs. 새로운 추세 판단: 오버랩이 발생하면 시장이 조정 중일 가능성이 큼
- 리스크 관리: 하락장에서 불필요한 매도를 방지하고, 상승장에서 매수 타이밍을 최적화
- 기술적 분석과 결합: 이동 평균선, 볼린저 밴드 등의 지표와 함께 활용 가능
2️⃣ 머신러닝을 활용한 오버랩 감지 방법
머신러닝을 이용해 오버랩을 감지하려면 먼저 데이터를 준비하고 모델을 학습시켜야 합니다.
📌 데이터 준비
트레이딩 데이터를 기반으로 오버랩 여부를 예측하는 분류(Classification) 모델을 구축합니다.
① 특징(Feature) 선정
다음과 같은 가격 및 기술적 지표를 특징으로 활용할 수 있습니다.
- 가격 데이터: 고가(High), 저가(Low), 종가(Close)
- 변동성 지표: 이동 평균선(20, 60, 120일), 볼린저 밴드, ATR(Average True Range)
- 패턴 감지 지표: 이전 고가·저가와 현재 가격 비교
② 오버랩 레이블링 (Labeling)
이전 구간의 가격 범위와 현재 가격 범위를 비교하여 오버랩 발생 여부(0 또는 1)를 지정합니다.
import pandas as pd
def detect_overlap(df):
df['Overlap'] = 0 # 기본값: No Overlap
for i in range(1, len(df)):
prev_high, prev_low = df.loc[i-1, 'High'], df.loc[i-1, 'Low']
curr_high, curr_low = df.loc[i, 'High'], df.loc[i, 'Low']
# 현재 범위가 이전 구간을 다시 포함하면 오버랩 발생
if curr_high >= prev_low and curr_low <= prev_high:
df.loc[i, 'Overlap'] = 1
return df
3️⃣ 머신러닝 모델 학습 및 예측
① 데이터 전처리
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Feature & Label 분리
X = df[['High', 'Low', 'Close']] # 예제 데이터 (기술적 지표 포함 가능)
y = df['Overlap'] # 오버랩 여부 (0 또는 1)
# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 데이터 정규화
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
② 모델 학습 (Random Forest 적용)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 모델 정의 및 학습
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 예측 및 평가
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'모델 정확도: {accuracy:.2f}')
③ 실시간 예측 적용
new_data = pd.DataFrame({'High': [110], 'Low': [104], 'Close': [107]})
new_data = scaler.transform(new_data)
prediction = model.predict(new_data)
print("오버랩 감지 여부:", "Overlap 발생" if prediction[0] == 1 else "No Overlap")
4️⃣ 머신러닝 모델 개선 방법
- 딥러닝 적용: LSTM을 활용한 시계열 분석 모델 적용
- 특징 추가: 이동 평균선, RSI, MACD 등의 기술적 지표 활용
- 실시간 감지: 스트리밍 데이터(WebSocket) 적용
📌 결론
오버랩 패턴 감지는 시장의 조정 여부를 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. 머신러닝을 활용하면 기존의 규칙 기반 접근보다 더욱 정교하게 오버랩을 감지할 수 있으며, 이를 실시간 트레이딩 전략에 적용하면 리스크를 최소화하고 수익을 극대화할 수 있습니다. 🚀
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