금융 분야의 머신 러닝 모델

우리는 종종 "AI"라고 말하지만 그것은 유행어입니다. 구체적으로 TradingMaster는 머신 러닝(ML) 모델의 하이브리드 앙상블을 사용합니다.

1. LSTM (Long Short-Term Memory)

• 수행 작업: 시퀀스를 기억합니다.
• 사용 사례: 차트 패턴 인식. 패턴 A가 보통 결과 B로 이어진다는 것을 알고 있습니다. 이전에 50,000번 보았기 때문입니다.

2. 랜덤 포레스트 (Random Forest)

• 수행 작업: 수천 개의 "의사결정 나무"(X라면 Y)를 만들고 평균을 냅니다.
• 사용 사례: 분류. "이 시장은 강세인가 약세인가?" 특정 지표 하나에 과적합(overfitting)되는 것을 방지합니다.

3. NLP (자연어 처리)

• 수행 작업: 텍스트를 읽고 감정을 이해합니다.
• 사용 사례: 정서 분석. 역사적으로 시장을 붕괴시키는 키워드에 대한 헤드라인 스캔.

왜 하이브리드인가?

완벽한 단일 모델은 없습니다. 여러 모델에 걸쳐 투표함으로써(앙상블 학습), 우리는 오류율을 크게 줄입니다. LSTM이 "매수"라고 했는데 랜덤 포레스트가 "매도"라고 하면 신뢰도 점수는 50%(중립)로 떨어져 안전을 유지합니다.