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)