📌 프로젝트 소개

이 프로젝트는 비트코인 가격의 시간별 등락을 예측하는 AI 모델 개발을 목표로 합니다.

주요 목표는 비트코인 상승/하락 시계열 분류를 통해 금융 시장에서 활용 가능한 예측 모델을 만드는 것입니다.

프로젝트 기간: 2024.09.10~2024.09.26

👥 팀 소개

팀원

• 김영찬 - 도메인 리서치, EDA, 피처 엔지니어링, 모델 구현
• 박광진 - 도메인 리서치, EDA, 전처리, 모델 구현
• 박재현 - 도메인 리서치, EDA, 전처리, 모델 구현
• 배현우 - 도메인 리서치, EDA, 전처리, 모델 구현
• 박세연 - 도메인 리서치, EDA, 피처 엔지니어링, 모델 구현
• 조유솔 - 도메인 리서치, EDA, 피처 엔지니어링, 모델 구현

🎯 주제 소개

이 프로젝트는 주어진 데이터를 분석하고, 비트코인 가격의 상승/하락을 잘 나타낼 수 있는 feature를 선택하고 engineering하는 데에 중점을 두고 있습니다.

클래스 불균형을 해소하려는 시도와 시계열 데이터에 대한 feature engineering 그리고 앙상블 모델을 구현하였습니다.

• 배경: 암호화폐는 일반적으로 예측 불가능하다고 알려져 있지만, 최근 인공지능과 머신러닝의 발전으로 이 분야에서도 모델이 좋은 성과를 내고 있습니다. 비트코인의 가격 등락 예측은 투자 전략 수립에 큰 도움이 될 수 있습니다.
• 문제 정의: 네트워크 데이터(블록체인 내 활동)와 시장 데이터(거래소에서 생성된 가격 및 거래 정보)를 활용하여 비트코인 가격의 등락을 예측하는 문제에 도전합니다.
• 목표: 프로젝트의 목표는 주어진 데이터를 기반으로 비트코인의 다음 시점에서의 가격 등락 범주를 정확하게 예측하는 모델을 개발하는 것입니다. 이를 통해 금융 시장에 유용한 도구를 제공하거나 비슷한 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것입니다.

⚙️ 기술 스택

• 프로그래밍 언어: Python
• 프레임워크 및 라이브러리: PyTorch, scikit-learn
• 모델: LightGBM, XGBoost, Bagging
• 시각화 도구: Seaborn, Matplotlib, Plotly
• 기타: NumPy, pandas, PyWavelets, etc.

💻 개발 환경

• IDE: VSCode, Google Colab
• 작업 환경: 로컬, Google Colab, 원격 GPU 서버
• 실험 관리: Notion Teamspace (마일스톤 정리 및 그라운드 룰 관리)