본 프로그램은 비트코인의 가격을 예측하여 자동으로 비트코인 거래소 Poloniex에서 자동 매매를 하는 프로그램이다.

• 비트코인 거래소 Poloniex에서 거래정보를 받아와 TA-lib에 넣어 수백 개의 기술 지표 값을 얻는다. 이를 통해 얻어진 값들을 유전 알고리즘에 적용시켰다.
• 유전 알고리즘의 적합도 함수를 구성하는 방법은 각 지표들의 유사도를 이용했다. A 형태를 띄는 지표들의 집합을 두고, 시간의 순서대로 검사했을 때, 똑같이 A 형태를 보이는 경우가 있다면, 이 경우들을 저장한다. 이 경우가 해당 날로부터 가까운 미래에 가격이 상승하는 시점이 많다면, 이 A 형태를 보이는 지표들의 집합은 높은 적합도 함수를 가지는 것이다. 이와 같은 방식으로 적합도가 높은 지표들의 집합을 여러 세대에 걸쳐 찾아낸다.

python3

windows:

1. TA-lib 파일 다운로드
2. 다운로드 폴더로 이동 후 설치

cd "Your download folder"

# python3.6/64비트 사용시
pip install TA_Lib-0.4.10-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install numpy matplotlib

Linux, mac:

pip install ta-lib
pip install numpy matplotlib

100세대 동안 Train 데이터를 통해 학습시킨 결과, 세대가 지날수록 정확도가 증가하는 모습을 확인할 수 있다. 약 65프로의 정확도를 보인다.

▲임의의 유전자의 지표들의 집합 ( A 형태라고 가정 )

▲순차대로 A 형태를 띄는 날이 있는지 탐색

▲ A 형태를 띄는 날로부터 가까운 시일 내에 가격이 N퍼센트 이상 상승하는 날이 있다면 적합도 증가

▲ ①~⑩번을 N번(N세대) 반복한 후, ⑪,⑫번을 통해 결과 도출

지표의 수가 한정적이다 보니, 다양한 유전자를 구성하는 데에 제한적이고 세대를 반복하여도 더 이상 발전하지 않는 임계점이 빨리 찾아온다. 또한 OverFitting의 우려도 있다. 이는 지표들의 매개변수를 다양화하여 생성 가능한 유전자의 수를 늘리는 것이 해답 중 하나가 될 수 있을것이라고 생각한다.