이젠 숙제가 된 느낌이 크네 문제 1: 시장 데이터의 노이즈와 변동성 해결 방법:데이터 전처리 강화: 이상값 제거, 시계열 스무딩, 로그 변환 등다양한 기술적 지표 사용: 단순히 가격만 보지 않고, MACD, RSI, 볼린저 밴드 등 복합 활용스태킹/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 사용Feature Selection: 정말 예측에 의미 있는 변수만 선별 문제 3: 실시간 처리 속도..
