모처럼 시장이 크게 올랐는데 알트코인들은 언제쯤 활기를 되찾을런지 모르겠습니다.

BTC로 알트코인을 매매하는 우리 자동매매 로봇의 트레이딩은 좀더 기다려야할 것 같습니다.

 

그동안 무더위와 코로나로 외출도 하지 못한터라 인공지능 딥러닝을 활용한 크립토 예측에 대해 살펴보았습니다.

전통적인 주가 예측 방법은 다양한 방법이 있지만 회귀분석이 가장 기본적인 방법이고 그로 부터 여러가지 변종이  개발되었습니다.

딥러닝이 최근에 각광받게 된것은 회귀분석이 복잡해 지면 최적화해야하는 목적함수가 비선형이라서 방정식의 해를 찾기 어려웠는데, 그 답을 찾는 방법을 딥러닝이 제시했기 때문입니다.

예전부터 분석적인 방법은 개발이 되어있었지만 실용화 되지 못한 이유는 그 계산을 감당할 고성능 컴퓨터, 신경망, 최적화 기법등이 미진한 때문이었습니다.  

 

그런데 알파고 이후로 이와 같은 문제가 대부분 해결되고, 관련 소프트웨어들도 오픈소스로 공개됨에 따라 오늘날의 인공지능 전성시대가 도래한 것입니다.

 

거두절미하고 오늘은 크립토 분석에 활용할 수 있는 딥러닝 기법중의 하나인 LSTM의 원리에 대해서 간략히 소개해 보겠습니다.

1, 3, 5, 7, ( )

위와 같은 수열이 있을 때 ( )속에 들어갈 숫자는 9 란 것을 쉽게 예측할 수 있습니다.

 

그러나 규칙성을 알 수 없는 비트코인의 일봉 종가를 나열해 놓고 그 다음 가격을 예측하기는 어렵습니다.

예를 들어 5일간의 종가를 보고 6일차의 종가를 예측하는 문제를 풀어보겠습니다.

31245, 32137, 33419, 30247, 31231, ( )

( )에 들어갈 숫자를 예측할 규칙을 발견하기 어렵겠죠.

그래서 신경망 모델을 구성해 놓고 5일 치 숫자를 보여주고 6일 째 숫자를 예측하게 한 다음 정답을 보여주기를 수없이 반복함으로써 

학습을 시킵니다.

반복학습을 통해서 나름의 규칙을 발견하도록 훈련시키는 방법입니다.

이렇게 충분히 훈련을 시킨 다음에 최근 5일치 자료를 모델에 입력하면  6일째의 가격을 출력하는 프로그램이 바로 딥러닝 LSTM이다라고 생각하면 대충 감은 잡을 수 있겠습니다.

 

구글이 공개한  TensorFlow를 사용해서 간단한 예제를 풀어보면 초보자도 쉽게 이해하실 수 있습니다.

일단 이렇게 하는 거구나 하는 정도의 개념적 이해를 위해서 풀어서풀어서 적어 보았는데, 글로 설명하기는 쉽지가 않네요.

 

요즘의 경향을 보면 코딩 같은 기술은 초보자도 할 수 있도록  점점 쉬워지고, 결국은 반짝이는 아이디어가 중요한 세상이 되어가고 있는 것 같습니다.

 

모처럼 반등한 시장에서 많은 수익 거두시길 빌면서 이만...