시장에 살아남는 AI 트레이딩 모델 ( JeTech Lab 서비스 개편기 )
안녕하세요
정말 정말 오랜만에 찾아뵙겠습니다.
그동안 일을 좀 놓고 제 주변 사람들을 오랜만에 만나기도 하고
제가 잘 다루는 영역 외에도 다른 지식들을 좀 쌓으려고 일부러 노력하기도 했습니다.
(제도권의 거시경제분석부터 마케팅이나 기획 등..)
그러면서도 제가 단순히 재미로 시작했던 일들에 대해 조금 진지하게 생각해보기도 했고
어느덧 많은 여러분들이 기다려주시는 서비스를 가지고 있다는 것 자체에 부담감이 들기도 했나 봅니다.
여러분들에게 좋은 투자 모델들을 제공하고
시장에 제 원칙들과 의견을 외치는 시장 참여자로서
필요한 것들을 위해 준비하는 시간을 가졌다고 이해해주시면 좋을 것 같습니다.
그런 와중에도 저도 투자에 손을 놓고 있지 않았고 시장에 남아있었습니다
물론 제가 하는 건 자동화된 투자 모델들이 알아서 투자를 하고 AI가 시장과 상호작용하는 그 과정을 지켜보는 것뿐이었습니다.
지난번 포스트를 아마 큰 낙폭 직후 올렸던 것 같은데 그때 공포에 매수하라는 이야기를 객관적인 데이터로 이야기 했고
어느덧 나스닥은 전고점에 근접해있네요
그 당시에는 미국에 대한 비관과 공포로 뉴스가 뒤덮였지만 데이터로 철저하게 감정을 배제하고 투자한 결과입니다.
요즘 투자하시는 많은 분들이 급변하는 시장상황에 많이들 문의를 주시기도 합니다.
저도 관련 업종에서는 어린 편이고 시장에 대한 경험 자체도 많은 편은 아닙니다.
금리의 상승과 하락에 대한 한 사이클 말고도
지정학적인 요인들이나 정치적 이슈들과 국제정세등이 복합적으로 얽히면서
제도권에 수십 년 경력이 있으신 전문가들도 처음 관측하게 되는 시장이라고들 이야기하는 상황입니다.
저를 기다려주시는 여러분들도, 저의 이야기뿐 아니라
다른 전문가들의 이야기들도 귀담아들으시고 시장상황에 유의하시며 투자하시기 바랍니다.
JeTech Lab 고쳐나가기
어느덧 서비스가 출시된 지도 시간이 제법 지났습니다.
예전에 제가 학회에서 큰 주목을 받았던 딥러닝 논문들을 예측모델로 반영하고 한 번 주목을 받았었고
해당 모델을 서비스에 무료로 풀면서 서비스에 지속적인 트래픽을 끌고 올 수 있었고
해외에서도 제법 트래픽이 생기고 있어서 뿌듯한 마음입니다.
이와 함께 드는 생각은 더 많은 사용자가 제 서비스에 접근하기 위한 트래픽 처리에 관심을 가져야 한다는 것입니다.
현재 제 서비스는 Vercel에 배포되어 있습니다.
Vercel의 서버리스 아키텍처와 글로벌 CDN 기반으로 높은 트래픽을 처리해 줄 수 있습니다.
트래픽이 늘어나면 자동으로 컨테이너를 추가 생성해 부하를 분산합니다.
수천만 요청이 들어와도 인스턴스가 동적으로 확장되어 트래픽을 처리합니다.
그래도 서비스에 있는 모델들이 시장을 분석하고 예측치나 현재 포지션이나
업데이트된 최근 모델 성과를 재갱신하려면 주기적인 데이터 업데이트가 필요합니다.
사용자들이 새로운 데이터가 생성될 때마다 데이터 요청을 한다면 DB가 그 부하를 견디지 못하겠죠
저는 주기적으로 모델을 추론시키는 스케줄링 로직과 함께
서비스의 데이터를 갱신할 수 있는 ISR을 수행합니다.
ISR은 강력한 캐싱 메커니즘으로 SSG의 이점과 동적 데이터의 유연성을 결합된 형태입니다.
ISR은 코드 빌드시 페이지를 정적으로 생성한 뒤, revalidate으로 지정한 시간 이후 백그라운드에서 데이터들을 갱신합니다.
이 주기 사이에 뒷 단의 모델 추론 영역에서도 새로운 시장 데이터를 보고 예측치를 바꾼다거나 포지션을 바꾼다거나 하겠죠
그리고 ISR의 로직이 새로 바뀐 데이터들을 가져가게 되고 CDN 캐시를 업데이트하여
사용자들에게 자연스럽게 새로운 데이터를 즉각적으로 보여줄 수 있습니다.
그나마 이건 모두가 공용으로 보는 데이터이기 때문에 캐싱으로 처리할 수 있지만
회원 인증/인가에 대한 부분은 캐싱될 수 없는 로직도 존재하기 때문에 부하를 유심히 모니터링할 예정입니다.
하지만 회원 인증 로직으로 부담이 될 정도라면 이미 서버 확대에 대한 예산은 확보해 둔 상황일 거라 예상됩니다.
시계열 예측
제 채널의 핵심이기도 했던 시계열 데이터의 분석과 예측모델들에 대한 시각화 자료는 여전히 제공됩니다.
모델들을 더 다양화시키고 차트들의 가시성을 더욱 확대시켜 줄 UI/UX 요소들을 디자인하려고 노력했습니다.
기존에 차트데이터들을 한 영역에 모두 보여주어서 자산별 구분이 힘들었지만
자산별 보조탭을 두어서 선택적으로 예측치를 참고할 수 있도록 수정하고 있습니다.
트레이딩 모델
유료 버전에 제공되는 트레이딩 모델탭이 추가됩니다.
여기서는 제가 자산별 / 타임프레임별 수많은 모델들을 훈련시키고
현재까지 시장에 살아남은 모델들의 현재 포지션을 여러분들께 공개합니다.
그리고 최근 100 거래일 (일별 타임프레임의 경우) 간의 수익률과 Drawdown 차트를 통해
여러분들이 해당 모델을 통해 얻을 수 있었던 기대수익을 보여드립니다.
그리고 모델들 간의 특성을 비교할 수 있는 Radar Chart, Bubble Scatter Chart
모델들간 상관성 Heatmap을 통해 제가 전달하는 모델들 사이의 여러 조합을 통해 투자할 수 있도록 여러 시각화 자료들을 제공합니다.
아직 프로토타입이라 자산들이 다양하지 않은데 시간이 지날수록 지속적인 자산과 모델 업데이트가 있을 예정입니다.
그리고 새로운 시장데이터를 지속적으로 학습시켜서 모델들을 배포하고
눈여겨볼 것은 모델들의 이름인데, 어떤 알고리즘을 응용한 모델인지는 굳이 설명하지 않고 구분을 위한 네이밍만 해주었습니다.
Timesnet이니 DLinear이니 어려운 이름들이 오히려 투자에만 관심 있는 여러분들에게 더 어렵게 다가갈 수 있을 것 같고
단순히 하나의 알고리즘만 적용해서 모델을 만드는 게 아니라 논문을 통한 알고리즘을 구현하기도 하고
Hugging face 자체의 오픈소스 GPT 모델들을 활용하기도 하고
유전알고리즘을 통해 시장에 긴 시간 안정적인 sharpe ratio를 유지한 모델들을 배포시키기도 하기 때문에
단순히 이름을 특정 지을 수 없기도 한 이유도 있습니다.
위 백테스팅 결과는 특정 기간의 비트코인 트레이딩 시뮬레이션입니다.
요즘 단순히 시장을 이기는 모델들 외에
안정적으로 수익을 확보해 나가는 손실함수를 연구하는데 집중하고 있기도 합니다.
그 이유는 서비스에 참여하는 제 많은 유저들이 시장에 오래 살아남게 하는 게 제 목표이기도 한데
이 시장에서 손실을 보지 않고 살아남는 사람은 단 한 명도 없습니다.
손실의 구간에 안정적인 포지션 관리와 멘탈관리가 필수이기도 한데
아무래도 직접 대면해서 투자자문을 해주는 것이 아니기 때문에 한계가 있기도 하고
차라리 안정적인 모델과 공격적인 모델 취향껏 여러분들이 취사선택할 수 있도록 다양성을 더 높이고자 한 제 취지도 있습니다.
하단 차트에 모델의 포지션 히스토리가 나오는데 -40% ~ 40% 정도의 포지션 비율만 사용해서 거래에 투입되고
시장데이터를 포착하고 특정 시그널에 숏포지션을 주기적으로 진입하거나 포지션을 줄여가면서
2022년 중반부터 1년여간 하락장도 잘 버텨냈습니다.
이런 모델들도 새로운 기능에 추가될 예정이고
모델들의 자세한 설명은 롱폼 영상으로 알려드리고
서비스 화면에는 간단한 설명 정도만 이야기드릴까 합니다.
대부분의 구독자분들은 메일로 많은 문의를 주시는 것처럼
특정 자산에 대한 방향성이나 투자 시기등을 궁금해하시는 분들이 많지만
저는 1:1 투자자문을 하지 않고 법적으로도 자문해 드릴 수 도 없습니다.
제가 대가를 받고 할 수 있는 모든 행동은 이 채널과 제 서비스 내에서 단방향성으로만 이루어지는 점 다시 한번 강조드립니다.
기술적인 내용들을 좋아하시는 구독자 여러분들에게도
제가 새로운 페이퍼 리뷰들을 다시 공부해 보고
시장 데이터를 잘 포착할 수 있는 모델구조들을 또 추가로 설명하는 영상으로 다시 찾아오도록 하겠습니다.
오랜만에 다시 작성해 보는 포스트인데
앞으로도 꾸준히 업로드하도록 노력해 보겠습니다.
감사합니다.