기계학습 기법을 활용한 암호화폐 가격 변동 추이 예측 방법

김하람; 김동수

doi:10.7838/jsebs.2023.28.1.145

주제분류

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저널정보

한국전자거래학회
한국전자거래학회지 학술저널
한국전자거래학회지 제28권 제1호
2023.2 145 - 157 (13page)
DOI : 10.7838/jsebs.2023.28.1.145

저자정보

김하람
김동수 (숭실대학교)

이용수
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암호화폐 시장에서 가격을 예측하기는 상당히 어렵다. 다양한 환경 변수들로 인해 가격의 등락폭이 기존의 주가 예측 연구들과 확연히 다르기 때문이다. 암호화폐 가격을 예측하기 위한 기존 연구들은 주로 시계열 분석을 통해 가격을 직접 예측하는 연구들로 정확도가 높지 않은 편이며, 특히 폭락장에서의 예측 정확도가 현저히 낮은 실정이다. 본 연구에서는 암호화폐 가격이 아닌 가격 그래프 추이를 판단하는 로보 어드바이저 형태의 알고리즘을 적용한 기계학습 모델을 제안한다. 세계 최대 암호화폐 거래소인 바이낸스에 상장 중인 비트코인과 이더리움을 대상으로 투자자산의 가격 변동을 분석하기 위해 볼린저 밴드와 KNN 알고리즘을 활용하여 예측 모델을 구성한다. 삼중벽 기법을 볼린저 밴드에 적용하고, KNN 알고리즘에 메타 레이블을 적용하여 예측 모델을 생성한다. 제안한 예측 모델의 정확도는 0.768로 상승장에서는 비교적 안정적인 수익을 기록하였으며, 폭락장에서는 수익성 방어에 매우 우수한 성능을 보여 주었다. 본 연구에서 제안한 모델을 활용하여 암호화폐 모의투자를 시행함으로써 제안 모델의 우수성을 입증하였다.

Predicting prices in the cryptocurrency market is rather difficult. This is because the range of price fluctuations due to various environmental variables is significantly different from previous stock price prediction studies. Existing studies to predict the price of cryptocurrency are mainly studies that directly predict the price through time series analysis, and the accuracy is not high, especially in the crash market, the prediction accuracy is remarkably low. This study proposes a machine learning model that applies a robo-advisor type algorithm that determines price graph trends rather than cryptocurrency prices. In order to analyze the price fluctuations of investment assets for Bitcoin and Ethereum, which are listed on Binance, the world’s largest cryptocurrency exchange, a prediction model is constructed using Bollinger Bands and KNN algorithm. The triple barrier method is applied to the Bollinger Bands, and the meta-labeling is applied to the KNN algorithm to generate a predictive model. The accuracy of the proposed prediction model is 0.768, and it has obtained relatively stable profits in rising markets and shows very good performance in defending profitability in falling markets. The excellence of the proposed model was demonstrated by implementing simulated cryptocurrency investment using the model proposed in this study.

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