1. 수​행배경

• 시계열 데이터를 예측할 때, 목표는 관측값의 수열이 미래에 계속될 것인지 예측하는 문제를 풀어본다.
• 본 대회는 주가(비트코인) 가격 예측으로, 일반적인 시계열 예측이 아닌, 비주기성 예측을 시도해본다.
• 전통 학문적 시계열 예측 및 주기성 확보를 위한 학문적 접근으로, 다양한 예측 모델 및 다양한 전처리 기법 등을 활용해​
  

2. 수행기간

• 4월 1주 - Data EDA
• 4월 2주 - Time-series forecasting model research
• 4월 3주 - Mid-term
• 4월 4주 - Modeling
• 5월 - Model development & investing program simulation

3. 개발작품 설명

• ARIMA modeling
• Prophet & Neural Prophet modeling
• Pytorch RNN modeling
• Keras Conv1d modeling
• investing simulation programming

4. 활용방안

• 향후 비트코인 자동매매 프로그램에 적용 가능
• 강화학습을 통한 매수 매도 최적화 시 적용 가능

5. github link

• https://github.com/Jeongseup/DACON_BitcoinTrader