챗 GPT 활용 - 데이터 분석 활용 : 분석 및 투자 전략 테스트

데이터 분석이 가능한 GPT를 활용해서 비트코인에 대한 데이터 분석을 의뢰해 보자. 

어디까지 가능 할지 기대가 된다. 

우선 Keggle 에서 비트코인의 시세 차트 데이터를 받아오자. 

https://www.kaggle.com/datasets/jaberimohamedhabib/bitcoin-dataset 

Bitcoin-Dataset

 

해당 파일을 업로드 하고 우선 데이터에 무엇이 들어있는지 체크부터 해보자. 

 

[질문 요청사항]
이 파일의 데이터를 분석해서 자세하게 알려줘. 

 

[GPT 답변] 

파일 분석 결과, 이 데이터는 비트코인(BTC) 대 유로(EUR) 환율에 대한 역사적 데이터를 담고 있습니다. 데이터는 다음과 같은 컬럼으로 구성되어 있습니다:

- Date: 거래 날짜
- Open: 해당 날짜의 시작 가격
- High: 해당 날짜의 최고 가격
- Low: 해당 날짜의 최저 가격
- Close: 해당 날짜의 종가
- Adj Close: 조정 종가(필요한 경우 조정이 적용된 종가)
- Volume: 해당 날짜의 거래량

데이터는 2014년 9월 18일부터 시작되며, 각 날짜에 대해 위에 언급된 여러 금융 지표들이 기록되어 있습니다. 이 정보는 비트코인의 시장 동향 분석, 가격 예측, 역사적 성능 분석 등에 사용될 수 있습니다.

 

해당 데이터 테이블의 구성을 알려주고 있다. 

이 데이터를 바탕으로 인사이트를 얻을 수 있을지 확인해보자. 

 

[질문 요청사항]
너는 데이터 분석가로서 투자 분석을 함께 하는 전문가야. 해당 데이터를 통해 얻을 수 있는 인사이트는 어떤 것이 있을지 5개만 뽑아서 알려줘.

 

[GPT 답변] 

제공된 BTC-EUR 데이터 세트를 조사하는 데이터 분석가로서 데이터의 주요 측면에 초점을 맞춰 얻을 수 있는 몇 가지 통찰력이 있습니다. 다음은 다섯 가지 중요한 통찰력입니다.

1. 가격 변동성: 시간이 지남에 따라 높은 가격과 낮은 가격을 관찰함으로써 유로화에 대한 비트코인의 변동성을 측정할 수 있습니다. 높은 변동성은 짧은 기간 내에 상당한 가격 변동이 있음을 나타내며, 이는 거래자와 투자자에게 위험과 기회를 모두 의미할 수 있습니다.

2. 추세 분석: 시가와 종가를 조사하여 장기적인 가격 추세를 파악할 수 있습니다. 일정 기간 동안 종가가 시가보다 지속적으로 높으면 이는 상승 추세를 나타내며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이는 일반적인 시장 정서를 이해하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

3. 거래량 추세: 거래량은 비트코인 ​​거래에 대한 관심이나 활동 수준을 나타낼 수 있습니다. 높은 거래량은 거래되는 자산의 수가 많다는 것을 반영하므로 상당한 가격 변동을 의미하는 경우가 많습니다. 거래량 추세를 분석하면 잠재적인 매수 또는 매도 신호를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. 거래량과 가격 상관관계: 거래량과 가격 변화의 상관관계를 통해 거래량 증가가 가격 상승 또는 하락으로 이어지는지 확인할 수 있습니다. 일반적으로 높은 거래량을 동반하는 가격 변동은 낮은 거래량을 동반하는 가격 변동보다 더 중요하고 지속 가능한 것으로 간주됩니다.

5. 과거 가격 저항 및 지지 수준: 과거 최고점과 최저점을 식별함으로써 잠재적인 저항과 지지 수준을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 저항 수준은 매도 압력이 매수 압력을 압도하여 가격이 다시 하락하는 가격입니다. 지지 수준은 매수 압력이 매도 압력을 압도하여 가격이 상승하는 가격입니다. 이러한 수준은 거래자가 진입점과 청산점을 식별하는 데 중요할 수 있습니다.

이러한 통찰력은 통계 모델링, 예측 분석, 기계 학습을 포함하여 향후 가격 변동을 예측하거나 보다 미묘한 거래 전략을 식별하는 보다 상세한 분석을 수행하는 데 기초가 됩니다.

 

[질문 요청사항]
이 인사이트를 바탕으로 비트코인의 매수를 위해서는 어떤 전략을 가질 수 있을지 24년 2월 기준으로 어떻게 해야 할지 내가 취해야 할 액션을 자세하게 알려줘. 

[GPT 답변] 
2024년 2월 기준으로 비트코인 매수 전략을 세우기 위해서는 위에서 언급한 인사이트들을 바탕으로 몇 가지 핵심적인 분석을 수행해야 합니다. 여기 몇 가지 단계를 제시합니다:

1. 추세 분석: 최근 몇 개월간의 가격 데이터를 검토하여 비트코인의 가격 추세가 상승세인지 하락세인지를 파악하세요. 장기 추세가 상승세라면 매수를 고려할 수 있습니다. 반면, 하락세라면 조금 더 기다리는 것이 현명할 수 있습니다.

2. 지지 및 저항 수준 확인: 최근의 가격 움직임을 분석하여 중요한 지지 및 저항 수준을 식별하세요. 가격이 중요한 지지 수준에 가까워지면 매수 기회로 간주할 수 있습니다. 반면, 가격이 저항 수준에 근접하면 조심스러워할 필요가 있습니다.

3. 거래량 분석: 거래량 증가는 가격 움직임에 대한 강한 신호일 수 있습니다. 만약 가격 상승과 함께 거래량도 증가하고 있다면, 이는 강한 상승 추세를 나타낼 수 있으며 매수 신호로 간주될 수 있습니다.

4. 변동성 고려: 비트코인의 변동성을 분석하여 위험 관리 전략을 수립하세요. 변동성이 높으면 가격이 크게 움직일 가능성이 높아지므로, 매수 포지션을 취하기 전에 위험 수준을 결정하고 적절한 손절매 및 이익 실현 수준을 설정하는 것이 중요합니다.

5. 마켓 센티먼트와 외부 요인: 시장 분위기와 경제적, 정치적 뉴스가 비트코인 가격에 미치는 영향을 고려하세요. 긍정적인 뉴스나 암호화폐 산업에 대한 호의적인 규제 변화는 가격 상승을 촉진할 수 있습니다.

최종적으로, 모든 투자 결정은 귀하의 개인적인 위험 감수 능력, 투자 목표, 그리고 시장에 대한 귀하의 전반적인 시각을 반영해야 합니다. 각종 데이터와 분석 결과를 종합적으로 고려하여 본인에게 맞는 매수 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

 

 

[질문 요청사항]
현재 데이터를 기준으로 추세 분석을 진행해서 결과를 알려줘. 

 

[GPT 답변]

Python 환경 준비: 필요한 라이브러리 pandas, numpy, matplotlib 및 sklearn과 함께 Python이 설치되어 있는지 확인하세요.

데이터 로드: pandas를 사용하여 CSV 파일에서 BTC-EUR 데이터를 로드하세요.

날짜를 숫자 형식으로 변환: 기계 학습 모델에는 숫자 입력이 필요하므로 날짜를 숫자 형식(예: 서수 형식)으로 변환합니다.

선형 회귀 적용: sklearn의 LinearRegression을 사용하여 날짜(독립 변수)와 종가(종속 변수) 간의 관계를 모델링합니다.

기울기 해석: 회귀선의 기울기는 추세를 나타냅니다. 양의 기울기는 상승 추세를 나타내고, 음의 기울기는 하락 추세를 나타냅니다.

로컬로 실행할 수 있는 코드의 단순화된 버전은 다음과 같습니다.

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# Load your data
btc_data = pd.read_csv('path/to/your/BTC-EUR.csv')
btc_data['Date'] = pd.to_datetime(btc_data['Date'])

# Convert dates to a numerical format
btc_data['DateNumeric'] = btc_data['Date'].apply(lambda x: x.toordinal())

# Prepare the data for linear regression
X = btc_data['DateNumeric'].values.reshape(-1, 1)  # Independent variable
y = btc_data['Close'].values  # Dependent variable

# Apply linear regression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Predict the trend
btc_data['Trend'] = model.predict(X)

# Plot the results
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.scatter(btc_data['Date'], btc_data['Close'], color='lightblue', label='Actual Close Prices')
plt.plot(btc_data['Date'], btc_data['Trend'], color='red', label='Trend Line')
plt.title('Trend Analysis of BTC-EUR Close Prices')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Close Price')
plt.legend()
plt.show()

 

파이썬으로 돌린 그래프는 다음과 같이 나왔다.
그렇다면 이번에는 이 그래프를 가지고 인사이트 결과를 확인해보자. 

 

[질문 요청사항]
이 그래프를 통해 내가 어떤 전략을 취하면 좋을지 방법을 알려줘. 

 

 

[GPT 답변]

 

BTC-EUR 종가 추세 분석을 바탕으로 비트코인 ​​포지션을 고려하기 위한 자세한 투자 전략은 다음과 같습니다.

1. 추세선을 기준으로 현재 위치 평가:
가장 최근의 데이터 포인트가 추세선 위에 있고 추세선의 기울기가 계속 긍정적인 경우 강세 심리가 지속되고 있음을 의미할 수 있습니다.
단, 가격이 추세선보다 훨씬 높을 경우 가격이 평균 수준으로 되돌아가는 경향이 있으므로 하락 위험이 있을 수 있습니다.

2. DCA(달러 비용 평균):
비트코인의 변동성을 고려하면 DCA 접근 방식이 신중할 수 있습니다. 이 전략에는 변동성의 영향을 줄이기 위해 가격에 관계없이 일정한 간격으로 고정된 금액을 투자하는 것이 포함됩니다.

3. 명확한 위험 관리 매개변수 설정:
잠재적 손실을 최소화하기 위해 정지 손실 수준을 결정하십시오. 이는 주요 지원 수준 바로 아래 또는 진입 가격의 백분율 아래로 설정할 수 있습니다.
귀하의 위험 허용 범위에 맞는 포지션 크기를 결정하십시오. 잃을 여유가 없는 돈을 투자하지 마십시오.

4. 기술 지표 및 이동 평균 모니터링:
RSI(상대강도지수) 또는 MACD(이동평균 수렴 발산)와 같은 추가 기술 지표를 사용하여 과매수 또는 과매도 조건을 식별합니다.
추가 추세 확인 및 잠재적 교차 신호를 보려면 50일 및 200일 이동 평균을 살펴보세요.

5. 시장 뉴스에 대한 최신 정보를 받아보세요:
비트코인 ​​채택, 규제 변경 및 중요한 기술 개발과 관련된 뉴스를 계속 확인하세요. 긍정적인 소식은 가격 급등으로 이어질 수 있고, 부정적인 소식은 하락으로 이어질 수 있습니다.

6. 투자를 다양화하세요:
위험을 완화하려면 다양한 자산에 투자를 분산하는 것이 좋습니다. 귀하의 포트폴리오 중 불균형한 금액을 비트코인이나 단일 자산에 할당하지 마십시오.

7.정기적으로 투자를 검토하세요:
전체 포트폴리오 및 투자 목표의 맥락에서 Bitcoin 투자를 정기적으로 검토하십시오. 시장 상황이 변화함에 따라 전략을 조정할 준비를 하십시오.

8. 장기적 관점:
비트코인의 장기적인 가치 제안을 믿는다면 단기적인 가격 변동보다는 장기적인 잠재력에 집중하세요.
상당한 하락 가능성을 인지하고 가격 하락 기간 동안 보유할 준비를 하십시오.

마지막으로, 암호화폐에 투자하는 것은 높은 수준의 위험을 수반하며 시장은 변동성으로 알려져 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 귀하의 결정은 귀하의 실사, 현재 시장 분석 및 개인 재정 상황을 토대로 이루어져야 합니다. 중요한 투자 결정을 고려할 때 재정 고문과 상담하는 것도 좋습니다.

 

상당히 긴시간 여러가지 테스트를 진행해 봤지만 역시 함부로 투자 전략을 제시하지 않는 GPT
다양한 방식으로 물어봤지만 역시 확실하게 대답하지는 않는다. 
데이터 분석은 가능하다는 걸 알았지만 투자는 결국 본인의 선택에 달려 있다는 것!!