[비트코인 자동매매] 시계열분석으로 비트코인 시세 예측해보기

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머신러닝을 통해 주식 가격을 예측할 때는 보통 시계열 분석을 많이 씁니다. 여러 모델이 존재하는데 Arima 를 이용하여 시계열 분석을 해보겠습니다. 2017년 8월부터 2024년 10월까지 4시간 봉을 기준으로 바이낸스 데이터를 가져와서 분석을 진행하겠습니다.

 

 

1. 시세 및 볼륨 분석

historical_klines 함수를 이용하여 캔들 정보를 가져옵니다.

 

 

시세보다 볼륨 사이즈가 워낙 크기 때문에 그대로 출력하면 시세가 보이지 않습니다. 볼륨에 10을 나누어서 시세 사이즈와 볼륨 사이즈를 비슷하게 맞춰즙니다.

 

 

2022년 말 ~ 2023초 때 거래량이 가장 많은 것을 볼 수 있는데 이 때 비트코인의 큰 하락으로 사람들로부터 관심이 멀어졌던 기간입니다. 이 때 세력들이 매집했다는 것을 추측해볼 수 있습니다.

 

 

1원이 10원으로 올랐을때 수익률이 높을까요? 1000원이 2000원으로 올랐을 때 수익률이 높을까요? 상식적으로 생각해도 가격보다는 얼마나 올랐는지가 중요합니다. 그래서 가격을 로그로 치환하여 어느 기간때 수익률이 높았는지 확인하여 봅시다.

 

 

2020년 중반 ~ 2021년 중반까지 가장 높고 그 후 상승률이 점차 줄어드는 것을 확인할 수 있습니다.

 

 

2. ARIMA 모델

p-값이 0.05 이하이므로 해당 계수들이 통계적으로 유의하다는 결론이 나옵니다.

ar.L1.D.y	과거 1단계의 비트코인 시세가 현재 시세에 양의 영향을 미친다는 것을 의미
ar.L2.D.y	과거 2단계의 시세가 현재 시세에 음의 영향을 미친다는 것을 의미
ma.L1.D.y	과거 1단계의 오차가 현재 시세에 음의 영향을 미친다는 뜻
ma.L2.D.y	2차 이동평균에 대한 계수로, 값은 0.911로 양의 영향을 미친다는 뜻

 

 

200일을 예측한 모델입니다. (시계열 분석을 통한 예측일뿐 결코 해당 결과로 흘러가지는 않습니다)

 

components 함수를 통해 변동성이 가장 높은 시간대를 알 수 있습니다.

 

화, 목요일 자정에 변동성이 가장 높다는 것을 확인가능합니다.

 

 

소스코드

https://github.com/kivy678/BitcoinTrade/blob/main/arima.ipynb

 

 

 

 

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