이번 장에서는 과거의 수익률을 이진화하거나 디지털화하여 특징값으로 사용하고 있다. 이 값들은 금융 시계
열 자체에서 뽑을 수 있기 때문에 편의상 사용한 것이다. 하지만 실제 응용에서는 다양한 데이터 소스를 사
용하여 특징 데이터를 뽑는다. 거시경제지표, 회사의 금융지표, 뉴스 기사 등 다른 시계열 데이터나 통계치가
사용될 수 있다. 이 주제에 대한 더 깊은 논의는
López
de
Prado
(
2018
)를 참조한다.
tsfresh
(
https
://
github
.
com
/
blue
-
yonder
/
tsfresh
) 패키지와 같이 시계열에서 자동으로 특징을 추출해주는 파이썬 패
키지도 있다.
15.6.4
연속적 학습 - 검증 분리
다음 코드에서는 분류 알고리즘의 성능을 제대로 평가하기 위해 연속적 학습 -검증 분리
sequential
train
-
test
split
를 구현한다. 기본 아이디어는 시뮬레이션 시에도 특정 시점까지의 데이터만 사용하
여 머신러닝 알고리즘을 학습하는 것이다. 실제 매매에서 알고리즘은 지금까지 보지 못한 데이
터를 맞닥뜨리게 되는데 이 시점에서 알고리즘은 가치를 증명할 수 있어야 한다. 예제의 경우
에는 모든 알고리즘이 패시브 벤치마크 투자를 상회하는 성능을 보이지만 로지스틱 회귀와 가
우스 나이브 베이즈 ...
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