[SK Shieldus Rookies 개발 4기] 최종 프로젝트 멘토링일지 #5

 

실제 손익 결과물

 

그래서 이번 프로젝트는 사용자의 보유종목을 관리해주고 매수/매도 타이밍을 알려주어 리밸런싱 서비스를 제작해봤다.

 

모든 예측은 XGBoost + LightGBM 기반의 앙상블 스태킹 학습 모델이 진행하며 예측에 사용되는 Feature Store을 생성하는 과정에서는 다음의 항목들이 포함된다.

- DL (GCN, GAE) 학습을 통한 종목과 뉴스간의 상관관계 임베딩 벡터값 16차원

- NLP (FinBERT) 를 이용한 뉴스 감성점수 분석추이

- 실시간 호가 데이터

- 보조지표

 

"나의 계란바구니"는 밸류체인, 호가 데이터, 실시간 뉴스, 여러 지표에 기반하여 관련 종목을 추천해주거나, 목표 비중 등을 설정해주어 사용자에게 객관적인 매도 매수 지표를 제공한다.

 

결과적으로는 (12월 23일 ~ 1월 6일)2주일만에 실제 내 개인 돈 100만원을 투자해서 2주간 자동매매 봇을 켜놓은 결과 37,000원가량의 수익을 낼 수 있었다! 

 

멘토님과는 최종 발표에 앞서 어떤 식으로 발표를 진행하면 좋을지에 대한 시나리오를 검토해보았고 지금까지의 결과물을 직접 눈으로 확인해볼 수 있는 시간이었다.

 

발표시에 심사위원분들께서 어떤 점을 중점적으로 들여다볼지,

어떤 점을 궁금해하고 질문을 할 지에 초점을 맞춰서 멘토링이 진행되었다.

 

잘 정리하고 최종 발표에 필요한 정보들을 모아서 성공적으로 발표를 마쳤으면 좋겠다!