[머신러닝/딥러닝] 머신러닝으로 비트코인 가격예측하기

 

오늘은 개인적으로 꼭 하고싶은 프로젝트에 대해 심도있게 고민해보도록 하겠다.

 

현재 진행중인 "미국 대형마트의 소비자 마케팅 예상비용" 프로젝트를 어떻게하면 투자에 응용할 수 있을까?

항상 고민이다.

 

< 회귀예측 1~ 시리즈로 구성중인 현재 프로젝트의 가장 최근 포스팅 >

https://jayindustry.tistory.com/41

[머신러닝/딥러닝] 회귀예측 11 - 머신러닝 모델학습함수와 메서드 (partial, trials_dataframe(), optuna, k-

 

 

인공지능은 정말 다양한 분야가있다.

머신러닝, 그 안의 딥러닝, 사용자의 다양한 테스크에 알맞게 학습된 다양한 모델들과 기법들.

생성형 모델, NLP, 추천 알고리즘, 컴퓨터비전(CV), 음성인공지능 등등..

 

개인적으로 이러한 다양한 분야 중에서도 머신러닝으로 수치를 예측하는 회귀예측 파트가 가장 흥미있었다.

이 세상의 시스템은 거의 모든것이 '수'로 이루어져있다.

만약 이러한 연속적인 수치들을 높은 예측률로 예측할 수 있다면?

 

정말 많은 부분에서 긍정적인 영향을 끼칠 것이다.

 

개인적으로 내가 가장 먼저 해야할것은 '투자'라고 생각한다.

나 스스로가 먼저 경제력있고 능력을 갖춰야 시간적, 정신적 여유가 생기고,

그 여유를 토대로 세상에, 사람들에게 더 기여할 수 있다고 생각한다.

 

2017년 11월 약 6년전부터 가상화폐 투자를 쭉- 이어왔다.

얕은 지식과 적은 경험으로 많은 손해를 보았다.

하지만 실패한 덕분에 실패하지 않는 법을 터득했다.

 

"안정적인 투자법"

 

내가 터득한 원칙들과 차트기법들, 정보들을 머신러닝에 탑재한다면?

높은 성공률을 갖춘 투자예측모델이 탄생할 것이라 확신한다.

 

최근 한 기사를 보았다.

https://weekly.donga.com/economy/3/04/11/4227175/1

“AI매매프로그램으로 주식투자해 1년간 233% 수익 냈다”

 

 

파이썬 AI모델을 직접 학습시켜 주식매매에 성공한 사례이다.

 

이 기사를 보니, 어떤식으로 학습시켜야할지 영감을 얻을 수 있었다.

 

현재 진행중인 마케팅회귀예측 모델들을 학습시키는 방법을 기반으로,

옵튜나/k-fold 하이퍼파라미터 튜닝 -> 앙상블 기법을 토대로 학습시킬 예정이다.

 

이제 중요한 것은 어떤 데이터로 학습시킬것인지,

그리고  최종 목표물을 구체화하는 것이다.

 

이 기사를 보기전까진,

한 종목의 단타목적으로

해당 종목에 대한 다양한 지표 (RSI, 볼륨, EMA 등등)를 넣어 학습시킬까 생각했다.

이 모든지표를 5분봉 15분봉, 1시간봉 1일봉 등의 다양한 시계열데이터로 학습시키는 것이다.

 

하지만 이 방법은 더 많은 고민이 필요하다.

컴퓨터비전을 통한 차트예측도 필요해보인다.

 

하지만 약 100개종목의 종가를 집어넣고 회귀학습시킨 후,

내일 어떤 종목이 상승할 것인지

종목추천을 해주는 모델을 만드는 것도 좋다고 생각했다.

 

종목추천 + 단타모델을 만들어 정확성을 높이는 모델을 생성하는 방안으로 계획해보려고한다.