유가증권 가격에측모델 연구 시퀀스

각종 데이터들을 종합하고 분석하여서 궁극적으로 이루고자 하는 목표는 유가증권의 가격변동을 사전에 예측하여서 개인 또는 기업에게 이문을 남기게 하는것이라고 생각했다.

따라서 유가증권의 가격예측 모델을 연구하기 위한 일련의 과정을 나름대로 정리해 보았다. 이 시퀀스는 앞으로 연구를 진행할 때 가이드라인으로 사용될 것이며, 수정이나 보완이 지속적으로 이루어 질 수 있다.

S0. 종목 선택

• 어떠한 유가증권을 대상으로 할 것인지를 선택한다.
• 대상은 주식, 채권, 화폐, 금 등의 유가증권

S1. 데이터 찾기

• 선택한 종목분석에 적합한 데이터를 선택
• 필요한 양질의 데이터를 얻어내거나, 발굴해야한다.
• 최대한 양질의, 의미가 있는 데이터를 많이 얻을수록 좋다.

S2. 데이터 전처리

• 결측치 제거, 노이즈 제거, 차원축소, 레이블링 등을 실시한다.
• 어떤 방법으로 전처리를 해야 좋은 결과를 얻을 수 있는지 알기 힘든 부분, 여러가지 아이디어로 다양하게 시도하는 수 밖에 없다.

S3. 학습

• 학습모델이라면 모델을 학습시킨다.
• 어떤 모델을 사용해야 좋은 결과를 얻으 수 있는지 알기 힘든 부분. 여러가지 아이디어와 트렌드로 다양하게 시도하는 수 밖에 없다.

S4. 백테스팅

• 과거 데이터를 통해 백테스팅을 진행한다.
• 수수료, 슬리피지, 편향 등을 잘 고려하여 실제 트레이딩과 차이점이 있다는 점을 보정시켜야 한다.

S5. 평가

• 백테스팅 결과를 통해서 모델을 평가한다.
• 평가조건에 부합할 시 전략실행으로 넘어간다.
• 부합하지 않을 시 모델을 조정하거나 전처리 방법을 조정한다.

S6. 전략실행

• 전략을 실행한다.
• 실제 투자에 적용시킨다. 모델의 시그널에 따라 수동, 혹은 자동으로 매매를 실시한다.

S7. 사후평가

lastmodified : 2022-03-19