4월 11일 TIL

이젠 숙제가 된 느낌이 크네

 

 문제 1: 시장 데이터의 노이즈와 변동성

 해결 방법:

• 데이터 전처리 강화: 이상값 제거, 시계열 스무딩, 로그 변환 등
• 다양한 기술적 지표 사용: 단순히 가격만 보지 않고, MACD, RSI, 볼린저 밴드 등 복합 활용
• 스태킹/앙상블 기법 도입: 여러 모델을 조합해서 노이즈에 강한 예측 구조 설계

 문제 2: 모델의 과적합(Overfitting)

 해결 방법:

• 백테스트를 여러 시장 상황에 걸쳐 수행 (불장, 횡보장, 하락장 등)
• 검증용 데이터 분리 + 교차 검증 (cross-validation)
• 심플한 모델을 선호: 지나치게 복잡한 딥러닝보다는 설명 가능한 XGBoost, LightGBM 사용
• Feature Selection: 정말 예측에 의미 있는 변수만 선별

 문제 3: 실시간 처리 속도와 서버 안정성

 해결 방법:

• 모델을 오프라인에서 예측 → 신호만 실시간 처리로 분리
• 고속 처리 가능한 언어(C++, Rust) 또는 비동기 파이썬 + Redis 구조 사용
• Fail-safe 기능 구현: 예측이 실패하거나 서버 이상 시 자동 중지

 문제 4: 슬리피지(Slippage) 및 거래비용

 해결 방법:

• 호가창 정보까지 포함한 모델 설계 (Order Book 기반)
• 시장가가 아닌 지정가 거래 설계
• 체결률 기반 예측 알고리즘 보완
• 백테스트 시 거래비용, 세금 포함한 실전 시뮬레이션

 문제 5: 모델의 지속적인 성능 저하 (시장 변화 대응)

 해결 방법:

• 모델 재학습 주기 자동화 (예: 매주/매월 업데이트)
• 모델 앙상블 + 가중치 조정: 최근 성능 좋은 모델에 더 많은 비중
• Meta-Learning: 시장 상태에 따라 다른 모델을 쓰는 상위 전략 적용

 문제 6: 규제 및 보안

 해결 방법:

• API를 통한 안전한 거래 실행 (2FA, 제한된 권한)
• 클라우드 대신 로컬/온프레미스 서버 운용으로 보안 강화
• 거래소의 정책과 규제 지속 모니터링

실제 사례 힌트:

• 한국에서도 자동매매 시스템을 만든 스타트업 중에는, 카이스트/포스텍 출신들이 퀀트 전략 + 머신러닝 조합으로 상용화에 성공한 경우도 있어.
• 해외의 경우, Numerai, QuantConnect, Kavout 같은 플랫폼도 예측 모델 상용화에 성공한 예시야.

 

Keep (유지할 점)

• 모델 다양화 시도: LR, RF, LSTM 등 다양한 예측 모델을 적용하며 성능을 비교 분석한 점은 좋은 접근이었다.
• 백테스트 시스템 구현: 전략 검증이 가능하도록 백테스트 기능을 구현한 점은 안정성과 신뢰도를 높였다.
• 기록 기반 시각화: 매매 기록과 수익률을 시각화하여 전략 이해도를 높인 점은 향후 사용자용 UI 개발에도 기반이 될 수 있다.

Problem (문제점)

• 실행 속도 및 환경 문제: XGBoost 설치 오류, 처리 속도 저하 등의 기술적 문제가 반복됨.
• 시장 변화에 대한 대응 부족: 실시간 매매는 제외했지만, 추세 인식 기능이 부족하여 급격한 시장 변화에 민감하지 못함.
• 포지션 진입 기준 불명확: 예측 확률이 명확한 행동으로 이어지지 않아 수익률의 일관성이 떨어짐.

Try (시도할 점)

• 모델 안정성 확보: 환경별 종속성 정리, Docker 컨테이너화 등으로 실행 환경 안정화 시도
• 추세 인식 알고리즘 도입: 이동평균선 교차, 볼린저 밴드 수렴/확산 등 기술적 지표 기반으로 시장 추세 판단 로직 추가
• 예측 기반 포지션 사이징: 예측 확률에 따라 베팅 강도를 조절하는 로직 설계 (ex. Kelly criterion 변형 적용)
• 전략 로그 자동 저장 및 분석: 매 거래마다 로그를 DB에 저장하고, 실패 케이스를 분류 분석하여 전략 수정에 반영

* 환경별 종속성 정리, Docker 컨테이너화 등으로 실행 환경 안정화 시도 안정성 확보에 새로 알게된 내용