Trader TSF는 Time Series Forecasting 알고리즘을 기반으로 한 트레이딩 시스템입니다.
기본 설정에서 사용하는 알고리즘은 다음과 같습니다.
1. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): 시간 시리즈 데이터의 패턴을 분석하고 예측하는 알고리즘입니다.
2. LSTM (Long Short-Term Memory): 신경망 기반의 알고리즘으로, 시간 시리즈 데이터의 패턴을 분석하고 예측하는 알고리즘입니다.
3. Prophet: Google에서 개발한 오픈 소스 시계열 예측 라이브러리입니다.
이러한 알고리즘들은 Trader TSF에서 사용되는 기본 설정으로, 사용자는 설정을 조정하여 다양한 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
알고리즘의 작동 원리는 다음과 같습니다.
1. 데이터 준비: Trader TSF는 사용자가 제공한 데이터를 준비하고, 데이터의 패턴을 분석합니다.
2. 모델 학습: Trader TSF는 선택한 알고리즘을 사용하여 데이터를 학습하고, 모델을 생성합니다.
3. 예측: Trader TSF는 학습된 모델을 사용하여 데이터의 패턴을 예측합니다.
4. 트레이딩: Trader TSF는 예측된 데이터를 사용하여 트레이딩 결정을 내립니다.
이러한 알고리즘들은 Trader TSF에서 사용되는 기본 설정으로, 사용자는 설정을 조정하여 다양한 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
2025-08-03 14:39