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강화학습 비트코인 자동 매매 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

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▲ 모델 초기 성능

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▲ 성능 개선 후

실제 거래 및 Slack 봇 구현​

  • 업비트 API를 활용하여 실거래 진행
  • Slack 봇으로 거래 결과 알림 구현

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▲ 업비트 실거래 내역

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▲ Slack 알람 봇

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

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