🏆 2025년도 소프트웨어융합대학 캡스톤 FAIR 최우수상 (2위) 수상

머신러닝을 이용한 암호화폐 변동성 예측과 Automated Trading System (UPbit)

산학캡스톤 with koscom(한국증권전산)

2024 Fall & 2025 Spring Semester

📌 Project Overview

가치 투자와 기술적 분석 중 기술적 분석으로 접근
LSTM (Long Short-Term Memory)과 GRU (Gated Recurrent Units)와 같은 머신러닝 모델을 사용하여 가격 변동을 예측
여러 트레이딩 전략들을 프로그래밍하고, Python 라이브러리인 Backtrader를 이용해 백테스팅을 진행
백테스팅 결과를 토대로 실제 시장에서 여러 전략들이 어떻게 통용되는지 알아보고자 함

최종적으로는 UPbit API를 활용해 실시간 거래 시스템을 구축하고, 여러 전력들을 조합, 분해하여 우리 만의 전략을 구현하는 것이 최종 목표

---

⚙️ 주요 기능

1. 머신러닝 모델

   • LSTM과 GRU 모델을 활용하여 암호화폐 가격의 변동을 예측.
   • 모델 성능 평가 및 하이퍼파라미터 조정을 통한 최적화.

2. 백테스팅

   • Backtrader를 사용해 여러 거래 전략들을 백테스트하여 전략의 효율성을 평가.

3. 자동화 거래

   • UPbit API와 연동하여 실시간 시장 데이터로 거래 실행.

---

🚀 프로젝트 흐름

• 2024년 8월: 투자 방식 공부

  • 가치 투자와 기술적 분석 에 대한 이해. 투자 방식 및 프로젝트 진행 방향 설정.

• 2024년 9월: GRU, LSTM 구현화

  • GRU와 LSTM 모델을 구현하여 암호화폐 변동성(가격) 예측을 위한 모델을 학습하고 테스트.

• 2024년 10월: 전략 공부

  • 전통적인 거래 전략들을 공부하여 투자에 대한 기초 지식을 배움.

• 2024년 11월 ~ 12월: Backtrader 공부

  • Backtesting 개념 습득.
  • yfinance 통해 과거 주가 데이터 불러오고 Backtrader 를 활용하여 백테스팅 진행.

• 2025년 1월: 사용할 전략 선택

  • Backtesting 결과 기반으로 최종 사용 전략을 선택. 해당 전략들의 최적화를 진행.

• 2025년 2월 ~ 3월: 여러 전략 구현 및 웹사이트 개설

  • 선택된 전략들의 Backtesting 결과와 Trading View의 api를 결합하여 웹 사이트 개설.

• 2025년 4월: UPbit API와 전략 결합

  • UPbit의 OPEN API 키를 발급받아 선택된 전략들과 결합, 실제 시장에서 전략들 실행.

• 2025년 5월: 전략 개발

  • 전략들의 결합과 분해, 파라미터 변경을 통한 신규 전략 개발.
  • 일반 트레이더들의 전략들 참고하여 코드 구현화.

• 2025년 6월: 캡스톤 프로젝트 종료

  • 6월 4일 캡스톤 프로젝트 최종 발표

---