금융 전략을 위한 머신러닝: 19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학

184

2

부

지도 학습

‘실전 문제

3

: 비트코인 거래 전략’

에서는 분류 기반 알고리즘을 사용해 현재 비트코인 거래 신호

가 단기와 장기 가격의 관계에 따른 매매 여부를 예측한다. 기술 지표를 이용해 비트코인 가격

추세를 예측한다. 예측 모델은 사람의 개입 없이 매수, 매도, 보류 작업을 수행할 수 있는 거래

봇으로 쉽게 변환할 수 있다.

실전 문제는 금융의 다양한 문제를 다룰 뿐만 아니라 다음 내용을 이해하는 데도 유용하다.

●

특성 엔지니어링을 사용해 투자 전략을 위한 기술 지표와 같은 새로운 특성을 개발하는 방법과 모델 성

능을 개선하는 방법

●

데이터 준비와 변환을 사용하는 방법, 특성 축소를 수행하고 특성 중요도를 사용하는 방법

●

특성 축소와 모델 성능 향상을 위해 데이터 시각화와 탐색적 데이터 분석을 사용하는 방법

●

다양한 분류 기반 모델에서 알고리즘 튜닝과 격자 탐색을 사용해 모델 성능을 향상하는 방법

●

불균형 데이터 처리 방법

●

분류를 위해 적절한 평가 메트릭을 사용하는 방법

NOTE

_ 이 장의 코드 저장소

지도 분류 모델을 위한 파이썬 기반 마스터 템플릿은 ‘

6

장 지도 학습: 분류’ 폴더에서 찾을 수 있다. 이 장에 제

시된 실전 문제를 위한 주피터 노트북도 들어 있다. 이 장에 제시된 모든 실전 문제에서는

2

장에 제시된 표준 ...