비트코인 가격 예측 성공! 코딩을 통한 실제 적용사례
26일 금요일에 27일자 토요일 이더가격을 코딩을 통해서 예측을 해보았는데요. 예측 결과는 아래와 같습니다.
피보나치 비율의 이론 설명
피보나치 비율은 피보나치 수열에서 파생된 비율로, 금융 시장 분석에서 자주 사용됩니다. 피보나치 수열은 0과 1로 시작하여, 각 숫자가 앞의 두 숫자의 합으로 이루어지는 수열입니다. 예를 들면, 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ... 와 같이 진행됩니다.
피보나치 비율 중 특히 중요한 것은 다음과 같습니다:
- 0.618 (61.8%): 피보나치 수열의 두 연속된 숫자의 비율이 수렴하는 값입니다. 예를 들어, 21을 34로 나누면 0.6176이 나옵니다. 큰 수일수록 0.618에 가까워집니다.
- 1.618 (161.8%): 이는 피보나치 수열의 한 숫자를 바로 뒤 숫자로 나눈 값의 역수입니다. 예를 들어, 34를 21로 나누면 약 1.619가 나옵니다.
- 0.382 (38.2%): 이는 1 - 0.618의 값입니다.
- 2.618 (261.8%): 이는 피보나치 수열에서 두 숫자 간의 비율로, 예를 들어 55를 21로 나누면 약 2.619가 나옵니다.
피보나치 비율 중 1.618은 "황금 비율"이라고도 불리며, 이는 자연과 예술, 그리고 금융 시장에서 중요한 비율로 간주됩니다. 이 비율은 시장에서 가격 목표를 예측할 때 자주 사용됩니다.
피보나치 비율 적용 (기본 1.618 비율 사용)에 대한 상세 설명:
- 피보나치 되돌림(Fibonacci Retracement): 이는 주어진 가격 움직임의 되돌림 수준을 예측하는 데 사용됩니다. 주로 23.6%, 38.2%, 50%, 61.8%, 100% 등의 비율이 사용됩니다.
- 피보나치 확장(Fibonacci Extension): 이는 주어진 가격 움직임의 연장 수준을 예측하는 데 사용됩니다. 100%, 161.8%, 200%, 261.8% 등의 비율이 사용됩니다.
여기서 1.618은 고점과 저점 간의 거리의 161.8%를 의미하며, 이는 추세가 지속될 때 다음 목표 가격 수준을 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 최근 고점과 저점이 각각 100과 80이라면, 이 두 가격 차이인 20의 161.8%인 약 32.36을 더해 132.36이라는 새로운 목표 가격을 얻을 수 있습니다.
최근 코딩을 통해 비트코인 가격을 예측하는 프로젝트를 진행했습니다. 이 프로젝트의 결과는 정말 인상적이었고, 이를 여러분과 공유하고자 합니다.
프로젝트 배경
엘리어트 파동 이론과 피보나치 비율을 사용하여 비트코인(BTC-USD) 가격을 예측하는 것이 목표였습니다. 엘리어트 파동 이론은 시장 움직임을 다섯 개의 충격파와 세 개의 조정파로 나누어 분석하는 방식입니다. 피보나치 비율은 이 과정에서 가격 목표를 설정하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, 1.618의 비율은 "황금 비율"로 알려져 있으며, 가격 목표를 예측하는 데 매우 유용합니다.
데이터 수집 및 분석
먼저, 비트코인의 2024년 7월 1일부터 7월 26일까지의 가격 데이터를 수집했습니다. 이를 통해 고점과 저점을 식별하고, 엘리어트 파동을 분석했습니다. 이후, 피보나치 비율을 적용하여 7월 27일의 가격을 예측했습니다.
예측 결과
예측된 7월 27일의 가격은 69130.4달러였습니다. 실제 7월 27일의 가격은 68051.86328달러로 나타났습니다. 예측 값과 실제 값의 오차율은 **1.58%**로 매우 낮은 수준을 보였습니다.
날짜예측값실제 값오차율
| 2024-07-27 | 69130.4 | 68051.86328 | 1.58% |
성과와 배운 점
이번 프로젝트를 통해 여러 가지 중요한 교훈을 얻었습니다.
- 데이터 분석의 힘: 데이터를 체계적으로 분석함으로써 시장의 움직임을 예측할 수 있다는 것을 다시 한번 확인했습니다. 이는 데이터 과학의 잠재력을 극명하게 보여줍니다.
- 이론의 실용성 확인: 엘리어트 파동 이론과 피보나치 비율의 조합이 실제 시장 예측에 매우 유용하다는 것을 깨달았습니다. 이론적 지식이 실용적인 도구로 변하는 과정을 직접 경험했습니다.
- 코딩의 가능성: 복잡한 금융 분석을 코딩을 통해 구현하고, 실제로 유의미한 결과를 얻을 수 있었습니다. 이는 코딩이 얼마나 강력한 도구인지 다시금 느끼게 해주었습니다.
결론
이번 프로젝트는 코딩과 금융 이론의 결합이 얼마나 강력한 도구가 될 수 있는지를 보여줍니다. 앞으로도 더 많은 데이터를 분석하고, 예측 모델을 개선하여 더욱 정확한 예측을 할 수 있도록 노력할 것입니다.
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