퀀트에 인공지능을 적용하는 기술적 방안들
안녕하세요. 암호화폐 퀀트 프로그램 개발사 인클리즈랩입니다.
오늘은 인공지능(AI)에 관한 이야기를 해드리려고 합니다.
인공지능(AI)은 다양한 산업에서 큰 영향을 미치고 있으며, 자동매매 분야도 예외가 아닙니다.
저희 인클리즈랩의 팀원 모두가 인공지능을 전공했다는 사실, 알고 계시죠?
암호화폐 거래에서 AI를 활용하면 인간이 직접 하기 힘든 대량의 데이터를 분석하고
향후 시장 움직임에 대한 예측을 할 수 있어 거래 실적과 리스크 개선에 도움이 될 수 있습니다.
이번 글에서는 암호화폐 거래에 AI를 적용하는 기술적 방법을 소개해 드리려고 해요.
이 분야에서 사용되는 다양한 알고리즘, 기법 등을 가볍게 살펴보실 수 있을 겁니다.
- 기계 학습 알고리즘 및 기술 -
암호화폐 거래에서 AI를 적용하는 기술적 방법 중 하나는 머신러닝 알고리즘을 사용하는 것입니다.
의사 결정 트리 (Decision Tree) , 랜덤 포레스트 (Random Forest) 및 서포트 벡터 머신 (SVM)과
같은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 암호화폐 시세 동향을 분석하고 예측할 수 있습니다.
이러한 알고리즘은 데이터에서 패턴과 관계를 찾도록 설계되었으며,
이를 사용하여 향후 시장 동향을 예측할 수 있습니다.
크게 지도 학습과 비지도 학습 (+ 강화 학습)으로 모델 학습 방법을 나눌 수 있는데요.
지도 학습 (Supervised Learning)은 레이블(정답)이 지정된 데이터를 사용하여 학습됩니다.
이 방법은 데이터에서 패턴을 식별하고 과거 성능을 기반으로 미래를 예측하는 데 유용합니다.
(ex: Decision Tree, Random Forest, SVM)
반면,
비지도 학습 (Unsupervised Learning)은 모델이 데이터에서 패턴을 식별하도록 훈련되는 방법입니다.
정답이 없는 데이터에서 숨겨진 패턴 및 유사 집단을 찾는 데 유용합니다.(ex: Clustering)
군집화 (Clustering) 한눈에 이해하기
- 자연어 처리(NLP) -
암호화폐 거래에 AI를 적용하는 또 다른 기술적 방법은 자연어 처리(NLP)를 사용하는 것입니다.
NLP는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용을 다루는 AI의 하위 분야입니다.
요즘 유명한 Chat GPT도 NLP 모델입니다.
뉴스 및 소셜 미디어 데이터를 처리하여 시장 분위기를 파악하는 데 사용할 수 있습니다.
감정 분석, 주제 모델링 및 엔티티 인식과 같은 NLP 알고리즘을 사용하여
텍스트 데이터의 패턴을 식별하고 향후 시장 동향을 예측할 수 있습니다.
예를 들면 일론 머스크의 트위터처럼 암호화폐 시장에 파동을 줄 수 있는 텍스트 데이터가 있죠.
- 신경망 및 딥러닝 -
신경망과 딥러닝 기술은 암호화폐 거래에서도 일반적으로 사용됩니다.
신경망은 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방하도록 설계된 기계 학습 알고리즘의 한 종류입니다.
보통 3겹 이상의 다층 신경망을 딥러닝이라고 부릅니다.
이들은 상호 연결된 노드의 레이어로 구성되며, 데이터에서 패턴을 인식하도록 훈련될 수 있습니다.
딥 러닝은 여러 계층의 신경망을 사용하는 머신 러닝의 하위 집합입니다.
이러한 기술은 암호화 시장 데이터에서 패턴을 식별하고 향후 가격 변동에 대한 예측을 하는 데 사용됩니다.
- 강화 학습 -
강화 학습은 모델이 시행착오를 통해 학습하고 수익성 있는 거래를 한 것에 대해 보상을 받는 방법입니다.
딥 마인드의 알파고가 다층 신경망을 이용한 강화 학습으로 생성된 모델이죠.
이 방법에서 모델은 동물을 훈련하듯이 미래에 받을 보상에 기초하여 결정을 내리도록 훈련됩니다.
이 방법은 최적의 거래 전략을 찾고 변화하는 시장 상황에 적응하는 데 유용합니다.
- 백 테스트 및 시뮬레이션 -
백 테스트 및 시뮬레이션은 거래 전략의 성과를 평가하고 어떤 전략이 가장 효과적인지 결정하는 데 중요합니다.
백 테스트는 과거 데이터를 사용하여 거래 전략을 테스트하는 과정입니다.
이 방법을 통해 전략의 성능를 예측하고 필요에 따라 설정을 조정할 수 있습니다.
반면, 시뮬레이션을 통해 트레이더는 실제 시장에서 가상의 투자를 통해
전략을 사용하기 전에 실시간 시장 환경에서 적절히 작동되는지 테스트할 수 있습니다.
- 결론 -
암호화폐 거래에 AI를 적용하는 기술적 방법은 기계 학습 알고리즘과 기법, 자연어 처리,
신경망과 딥러닝, 강화 학습, 백테스트와 시뮬레이션 등이 있습니다.
암호화폐 거래에서 AI의 활용은 빠르게 진화하는 분야로 리스크 관리 등 다양한 혜택을 제공합니다.
그러나 데이터 품질 및 모델 해석성을 포함하여 실제 거래에서 AI를 사용할 때 발생하는
기술적 문제와 한계를 염두에 두는 것이 중요합니다.
그럼에도 불구하고, 암호화폐 시장과 인공지능 기술이 계속 진화하고 성숙해짐에 따라,
우리는 점점 더 많은 AI 기반의 거래 시스템이 투자 회사들에 의해 개발될 것을 기대할 수 있습니다.
암호화폐는 변동성이 매우 심한 시장으로써 수동 매매로 높은 수익을 얻는 것은 어렵습니다.
또한 24시간 멈추지 않기에 많은 피로도가 따르는데요. 이런 문제를 해결해드리고자
저희 인클리즈랩은 고객님의 투자 전략을 자동매매로 개발해드리고 있습니다.
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