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2022-01 세종대학교 캡스톤디자인 :: 채권 트레이딩 전략 구축 프로젝트

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bmnptnt/bond_prediction

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8601d40 · Jun 21, 2022

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Jun 3, 2022
Jun 6, 2022
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Jun 21, 2022
May 4, 2022
Jun 6, 2022
Jun 6, 2022
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Jun 6, 2022
May 9, 2022
May 20, 2022

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Bond Prediction

  • Class : 세종대학교 2022년 1학기 캡스톤(데이터사이언스)
  • Topic : 채권 시장의 데이터를 이용한 채권 주요 지표 분석 및 트레이딩 전략 구축
  • Term : 2022/03 ~ 2022/06

데이터셋

  • ['2001-01-02'] - ['2021-07-12'] 간의 경제지표 (※중간에 공백인 지표 존재)

전략구축방법

-Deep learning 모델에 각종 경제지표를 학습시켜 채권의 양상을 예측 후 최종적인 투자전략 구축-

채권 가격 예측(폐기된 방법)

  • LSTM

채권 양상 분류 및 투자 전략 설정(최종 선정)

  • CNN : VGG16의 일부 블록 (1d convolution 블록 활용)
  • CSTM : CNN (VGG16의 일부 블록, 1d conv)을 앞에 배치하고 뒷 부분에 LSTM을 배치
분류 기준
  • 2 Labels : 향후 20일(한 달) 간의 채권 수익률 평균이 현재보다 높을 때 buy, 낮을 때 sell
  • 4 Labels : 20일간 평균이 현재보다 높으며 높은 일수가 12일 이상일 때 very buy/ 높은 일수가 12일 미만일 때 little buy/ 20일간 평균이 현재보다 낮으며 낮은 일수가 8일 이상일 때 little sell/ 낮은 일수가 8일 미만일 때 very sell
Week Goal Method Result Feedback Note
1 주제 선정 채권전략분석및구축으로 주제 결정 채권과 그에 따른 경제지표 이해 필요
2~4 채권 관련 지식 학습 데이터와 그에 따른 방법론 탐색, seaborn으로 데이터간의 Correlation파악 Correlation에 따른 지표 선별 다중공선성 문제
5~7 미래의 채권 가격 예측 LSTM을 활용하여 시계열 데이터인 채권 가격 예측 과거의 데이터를 따라가는 cheating발생 cheating문제, 가격 예측과 주제의 적합성
8~10 채권 양상 분류 CNN(1d)을 활용하여 데이터분석 후 투자형태 분류 약 30~60%의 정확도
11~13 채권 양상 분류 CNN(1d)과 LSTM 합친 CSTM을 활용하여 데이터분석 후 투자형태 분류 분류에 따른 모의투자를 통해 수익확인 필요
14~15 모의투자, 최종시연 및 발표 CSTM을 활용하여 데이터분석 후 분류 및 모의투자 10,000,000원의 모의투자 예산 책정

References

  • 파이썬 딥러닝 파이토치 (2020)

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