강화학습 비트코인 자동매매 봇
23-1학기 컴퓨터공학특강 개인 프로젝트
프로젝트 개요
- 분류 : 인공지능(강화학습)
- 일시 : 2023.03 ~ 2023.06
- 스택 : Python, Numpy
- 주제 : 강화학습을 활용한 비트코인 자동매매 봇
- 역할 : 개인 프로젝트
프로젝트 소개
23-1학기 컴퓨터공학특강 수업에서 개인 프로젝트로 진행한 강화학습 활용 비트코인 자동 매매 봇입니다.
자동매매 봇을 구현하기 위해 인공지능을 활용한 시도는 많습니다. 허나 강화학습을 활용한 자동매매 봇 구현에 대한 내용을 찾아보기 어려웠습니다. 평소 강화학습에 대한 흥미가 있기에 강화학습을 활용하여 자동매매 봇을 개발, 성능 개선을 개인 프로젝트로 진행했습니다.
프로젝트 기여 및 배운 점
강화학습 Q-Learning 이해
- Numpy로 모델 직접 구현 (기타 프레임워크 미사용)
모델 성능 개선
- Learning Rate및 Gamma 값 조정
- Epsilon-greedy 정책 도입
- State 값 4개 추가
- 학습 데이터 양 기존 대비 25배 증가
실제 거래 및 Slack 봇 구현
- 업비트 API를 활용하여 실거래 진행
- Slack 봇으로 거래 결과 알림
프로젝트 성과
모의 거래 결과
- 실제 과거 데이터를 임의 선택한 모의 거래 평균 수익 63,360원 달성
- 그러나 항상 수익을 내는 것은 아니며, 손해를 보는 경우 또한 존재
프로젝트 관련 링크
모델 성능 개선 일지
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