비트코인 가격 전망: R과 머신러닝으로 알아보는 2024년 예측

안녕하세요! 오늘은 비트코인 가격 전망을 R과 머신러닝으로 분석하는 방법을 알아보겠습니다. 비트코인의 가격은 시장의 다양한 요인에 의해 영향을 받습니다.

이를 분석하기 위해 시계열 데이터를 다루는 대표적인 방법인 ARIMA 모델을 사용하여 예측을 진행하겠습니다. 아래에서 데이터 준비부터 시각화, 그리고 모델 평가까지 단계별로 살펴보겠습니다.

데이터 준비 및 전처리

먼저, 분석에 필요한 데이터를 가져오고 정리하는 단계입니다. Yahoo Finance에서 비트코인의 일별 가격 데이터를 가져와 시계열 데이터로 변환합니다.

# 필요한 패키지 설치 및 로드
install.packages(c("forecast", "ggplot2", "quantmod"))
library(forecast)    # ARIMA 모델링 패키지 로드
library(ggplot2)    # 데이터 시각화용 패키지
library(quantmod)   # 금융 데이터 수집용 패키지

# 비트코인 데이터 가져오기
getSymbols("BTC-USD", src = "yahoo")  # 야후 파이낸스에서 데이터 수집
btc_price <- Cl(get("BTC-USD"))       # 종가 데이터만 추출

코드 해설:

1. install.packages(c(“forecast”, “ggplot2”, “quantmod”)): 필요한 패키지를 설치합니다. forecast는 ARIMA 모델, ggplot2는 시각화, quantmod는 금융 데이터를 수집하는 데 사용됩니다.
2. library(forecast): forecast 패키지를 로드합니다.
3. getSymbols(“BTC-USD”, src = “yahoo”): Yahoo Finance에서 비트코인 데이터를 가져옵니다.
4. Cl(get(“BTC-USD”)): 가져온 데이터에서 종가(Closing Price)만 추출하여 btc_price 변수에 저장합니다.

ARIMA 모델 구현

이제 데이터를 ARIMA 모델에 적합시켜 향후 비트코인 가격 전망에 활용합니다.

# 시계열 데이터로 변환
btc_ts <- ts(btc_price, frequency = 365)  # 일별 데이터로 변환

# ARIMA 모델 적용
model_fit <- auto.arima(btc_ts, seasonal = TRUE)  # 최적 모델 자동 선택

# 30일 가격 예측
forecast_result <- forecast(model_fit, h = 30)  # 향후 30일 예측 수행

코드 해설:

1. ts(btc_price, frequency = 365): 종가 데이터를 일별 시계열 데이터로 변환합니다. frequency = 365는 연간 주기를 나타냅니다.
2. auto.arima(btc_ts, seasonal = TRUE): ARIMA 모델을 자동으로 설정하여 최적의 파라미터를 선택합니다.
3. forecast(model_fit, h = 30): model_fit에 적합된 모델을 사용하여 30일간의 비트코인 가격을 예측합니다.

예측 결과 시각화

예측 결과를 시각화하여 비트코인 가격 전망을 한눈에 확인할 수 있도록 합니다. 아래 그래프의 우측 끝단을 보면 위아래 변동폭으로 예측 결과를 시각화 해주고 있습니다.

# ggplot2로 결과 시각화
autoplot(forecast_result) +
  ggtitle("Bitcoin Price Forecast") +
  xlab("Date") +
  ylab("Price (USD)") +
  theme_minimal()

코드 해설:

1. autoplot(forecast_result): 예측 결과를 자동으로 시각화합니다.
2. ggtitle(): 그래프의 제목을 설정합니다.
3. xlab() / ylab(): x축과 y축의 라벨을 각각 설정합니다.
4. theme_minimal(): 그래프의 테마를 간소화하여 깔끔하게 만듭니다.

모델 성능 평가

비트코인 가격 전망을 위한 ARIMA 모델의 성능을 평가하기 위해 정확도 지표를 확인하고 잔차를 분석합니다.

# 정확도 평가
accuracy(forecast_result)  # 예측 정확도 확인

# 잔차 분석 수행
checkresiduals(model_fit)  # 모델 적합성 검증

코드 해설:

1. accuracy(forecast_result): 예측 결과의 정확도를 평가하며, RMSE, MAE 등 다양한 지표를 제공합니다.
2. checkresiduals(model_fit): 잔차 분석을 수행하여 모델이 데이터를 잘 적합했는지 검증합니다. 시계열 데이터의 패턴이 잘 모델링되었는지 확인하는 데 유용합니다.

위에서 보여주고 있는 비트코인 가격 전망 모델의 예측 정확도 데이터에 대한 더 상세한 설명은 아래와 같습니다.

accuracy(forecast_result) 함수 출력 결과를 해석해 보겠습니다. 이 함수는 예측 모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 지표를 제공합니다. 아래는 각 지표와 해당 값의 해석입니다:

1. ME (Mean Error, 평균 오차)

• 값: 0.03430013
• 의미: 예측 값과 실제 값의 차이를 평균으로 나타낸 지표입니다. 값이 0에 가까울수록 예측 편향(bias)이 없음을 나타냅니다.
• 해석: 값이 거의 0에 가깝기 때문에 예측에 큰 편향이 없는 것으로 보입니다.

2. RMSE (Root Mean Square Error, 평균 제곱근 오차)

• 값: 915.6077
• 의미: 예측 값과 실제 값 사이의 오차를 제곱한 후 평균을 구하고, 이를 제곱근으로 변환한 값입니다. 오차의 크기를 측정하며, 값이 낮을수록 예측 정확도가 높습니다.
• 해석: RMSE 값이 비교적 높게 나타났습니다. 이는 예측과 실제 값 사이에 상당한 변동성이 있음을 시사합니다.

3. MAE (Mean Absolute Error, 평균 절대 오차)

• 값: 449.3615
• 의미: 예측 값과 실제 값 사이의 절대 오차의 평균입니다. MAE는 RMSE보다 이상치(outlier)에 덜 민감합니다.
• 해석: MAE는 449.36으로, RMSE보다 낮은 값을 나타냅니다. 이는 이상치가 존재하지만 전반적으로 오차의 평균은 상대적으로 낮다는 것을 의미합니다.

4. MPE (Mean Percentage Error, 평균 백분율 오차)

• 값: -1.857804
• 의미: 예측 값과 실제 값의 상대적 오차를 백분율로 나타낸 평균입니다. 음수 값은 예측 값이 실제 값보다 낮게 추정되었음을 나타냅니다.
• 해석: 약 -1.86%로, 예측 값이 실제 값보다 약간 낮게 추정되는 경향이 있습니다.

5. MAPE (Mean Absolute Percentage Error, 평균 절대 백분율 오차)

• 값: 3.660335
• 의미: 예측 값과 실제 값의 상대적 오차의 절대값을 백분율로 평균화한 값입니다. 일반적으로 값이 10% 이하이면 매우 좋은 예측으로 평가됩니다.
• 해석: MAPE가 3.66%로 매우 낮습니다. 이는 모델이 전반적으로 정확한 예측을 하고 있음을 보여줍니다.

6. MASE (Mean Absolute Scaled Error, 평균 절대 스케일 오차)

• 값: 0.03490917
• 의미: 모델의 MAE를 기준 모델(예: 단순한 naive 모델)의 MAE로 나눈 값입니다. 값이 1보다 작으면 모델이 기준 모델보다 더 나은 성능을 보인다는 것을 나타냅니다.
• 해석: MASE가 0.035로 매우 낮아, 모델이 기준 모델보다 훨씬 우수한 성능을 보이고 있음을 나타냅니다.

7. ACF1 (First-order Autocorrelation of Residuals, 잔차의 1차 자기상관)

• 값: 1.077496e-05 (즉, 0.00001077에 가까움)
• 의미: 잔차의 1차 시차에서 자기상관 계수를 나타냅니다. 값이 0에 가까울수록 잔차가 독립적(white noise)임을 나타냅니다.
• 해석: ACF1 값이 거의 0에 가까워, 잔차가 독립적이고 ARIMA 모델이 데이터의 패턴을 잘 설명했음을 나타냅니다.

종합 해석

• 장점:
  • ME와 ACF1 값이 거의 0에 가까워 예측의 편향이 없고 잔차의 독립성이 잘 유지되고 있습니다.
  • MAPE가 3.66%로 매우 낮아 예측 정확도가 높습니다.
  • MASE가 기준 모델 대비 매우 우수한 성능을 보여줍니다.
• 한계:
  • RMSE 값이 높은 편으로, 이상치에 의한 영향이 있을 가능성이 있습니다.
  • 예측 성능이 높은 데이터 구간과 낮은 구간 간의 편차가 클 수 있습니다.

비트코인 가격 전망 ARIMA 모델의 전반적인 성능은 우수하다고 평가되지만, 데이터의 변동성이 높은 경우를 좀 더 면밀히 분석하거나 이상치를 제거/보완하여 RMSE를 개선하는 것이 바람직할 수 있습니다.

위에서 보여주고 있는 비트코인 가격 전망 모델의 적합성 검증 분석 그래프에 대한 더 상세한 설명은 아래와 같습니다.

첨부된 그림은 ARIMA(0,1,2) 모델의 잔차 분석 결과를 보여줍니다. 각 패널의 해석은 다음과 같습니다:

1. 상단 패널: 시간에 따른 잔차

• 잔차가 시간에 따라 0을 중심으로 변동하고 있지만, 분산이 증가하는 모습이 보입니다. 이는 이분산성(heteroskedasticity)을 나타내며, 이는 ARIMA 모델의 가정(분산이 일정)을 위반하는 것입니다.
• 뚜렷한 패턴이 보이지 않는 점은 긍정적이지만, 분산이 증가하는 문제를 해결해야 더 나은 모델 적합이 가능합니다.

2. 왼쪽 하단 패널: 잔차의 자기상관 함수(ACF)

• ACF 그래프는 잔차의 자기상관을 나타냅니다.
• 이상적으로는 모든 점이 파란색 신뢰구간 내에 있어야 하며, 잔차가 순수한 백색잡음(white noise)임을 보여야 합니다.
• 그러나 이 그래프에서는 일부 스파이크가 신뢰구간을 넘어서는 모습이 보입니다. 이는 잔차에 여전히 자기상관이 남아 있음을 나타내며, 모델이 데이터의 시간적 구조를 완전히 설명하지 못했을 가능성을 시사합니다.

3. 오른쪽 하단 패널: 잔차의 히스토그램

• 히스토그램은 잔차의 분포를 보여줍니다. 중앙에 뾰족한 피크가 있지만, 양쪽 끝에서 극단적인 값(이상치) 이 보입니다.
• 이는 잔차가 정규분포를 따르지 않음을 나타내며, ARIMA 모델의 또 다른 가정(잔차의 정규성)을 위반합니다.
• 이러한 이상치는 모델 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

ARIMA 모델 결과의 의미

ARIMA 모델 결과 해석: 예측 결과는 비트코인 가격 전망의 전반적인 추세를 보여줍니다. 모델의 적합성과 잔차 분석 결과가 안정적이라면 예측의 신뢰도를 높게 평가할 수 있습니다. 주의 사항으로는, 외부 요인(시장 뉴스, 경제적 변화 등)이 모델에 반영되지 않았으므로, 단순 참고용으로만 사용해야 합니다.

마무리

이 포스트에서는 ARIMA 모델을 활용해 비트코인 가격 전망을 분석하고 시각화했습니다. R과 머신러닝을 활용한 데이터 기반 분석은 미래 가격을 전망하는 데 강력한 도구가 될 수 있지만, 실제 투자에는 더 많은 요인들이 고려되어야 한다는 점을 잊지 마세요.

#용어 해설

1. ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
정의: 시계열 데이터를 분석하고 미래의 값을 예측하는 데 사용되는 통계적 모델.
구성 요소:
AR (자기회귀): 과거 데이터의 값이 현재 값에 영향을 미침.
I (차분): 데이터를 안정적인 형태로 변환하기 위해 사용하는 연산.
MA (이동평균): 과거의 예측 오차를 활용해 현재 값을 설명.
사용 사례: 주가, 비트코인 가격, 기온 변화 등 시간 순서대로 관측된 데이터를 예측하는 데 주로 사용됩니다.


2. 시계열 데이터 (Time Series Data)
정의: 시간 순서에 따라 수집된 데이터.
특징: 데이터가 시간에 따라 변화하는 패턴(추세, 계절성 등)을 포함.
예: 비트코인의 일별 가격, 월별 매출, 연간 온도 변화.
목적: 시간 흐름에 따른 데이터의 특성을 분석하고 미래를 예측.

3. RMSE (Root Mean Square Error)
정의: 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 측정하는 지표.
계산 방식: 예측 오차(실제 값 - 예측 값)의 제곱 평균의 제곱근.
의미: RMSE 값이 작을수록 예측 모델이 실제 데이터에 더 잘 맞는다는 것을 의미합니다.
사용 사례: 모델의 예측 정확도를 평가할 때 사용됩니다.

4. MAE (Mean Absolute Error)
정의: 예측 값과 실제 값 간의 절대적인 차이의 평균.
차이점: RMSE는 오차를 제곱하므로 큰 오차에 민감하지만, MAE는 모든 오차를 동일하게 처리합니다.
의미: 예측 모델이 얼마나 정확히 작동하는지 이해하는 데 유용한 지표.

5. 잔차 분석 (Residual Analysis)
정의: 모델 예측 값과 실제 값 사이의 차이(잔차)를 분석하는 과정.
목적: 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지 확인하고, 패턴이 없는지를 점검.
분석 방법:
잔차의 평균은 0이어야 함.
잔차가 특정 패턴 없이 무작위적으로 분포해야 함.
사용 사례: 잔차 분석을 통해 모델의 적합성을 평가하고 개선점을 찾을 수 있습니다.

6. 시각화 (Visualization)
정의: 데이터를 그래프로 표현하여 복잡한 정보를 직관적으로 이해하도록 돕는 방법.
예:
시계열 그래프: 시간에 따른 데이터 변화를 시각화.
산점도: 두 변수 간의 관계를 보여줌.
목적: 데이터의 패턴, 추세, 상관관계를 쉽게 파악하고 전달.

7. auto.arima()
정의: ARIMA 모델의 파라미터(P, D, Q)를 자동으로 선택해주는 R의 함수.
장점: 사용자가 직접 파라미터를 설정하지 않아도 최적의 모델을 자동으로 설정.
사용 사례: 빠르고 간편하게 시계열 데이터를 분석하려는 경우.

8. forecast()
정의: ARIMA 모델을 기반으로 미래 값을 예측하는 R 함수.
사용법: 예측 기간을 지정(h = n)하여 n개의 미래 데이터를 생성.
결과: 예측 값과 신뢰 구간을 포함한 결과를 반환.
응용: 비트코인 가격, 주가, 수요 예측 등.

9. autoplot()
정의: R에서 시각화를 쉽게 생성하도록 도와주는 함수.
특징: 데이터를 그래프 형태로 자동 표현.
예: autoplot(forecast_result)는 예측 결과를 선 그래프로 표시.
장점: 직관적이고 간단한 코딩으로 시각화 구현.

10. 계절성 (Seasonality)
정의: 데이터에 주기적으로 반복되는 패턴이 존재하는 현상.
예: 비트코인 가격은 특정 기간(예: 주말, 특정 월)에 패턴이 반복될 수 있음.
분석 목적: 이러한 패턴을 모델에 반영하여 예측 정확도를 높임.