금융 시장은 속도와 정확성을 요구하며, 따라서 알고리듬 거래 시스템의 빠른 채택이 이루어졌습니다. 이 연구는 이동 평균(MA)과 상대 강도 지수(RSI)와 같은 기술 지표에 기반한 머신 러닝 알고리듬을 통합한 하이브리드 거래 봇을 제시합니다. 랜덤 포레스트의 통합은 신호 정확성을 크게 향상시키고 잘못된 긍정 반응을 줄였습니다. 1년 동안의 백테스팅 결과 승률 73.2%와 투자 수익률(ROI) 42.5%를 기록하며 하이브리드 모델의 효과를 확인했습니다. 이 봇은 실시간으로 시장을 분석하고, 자율적으로 거래하며, 리스크를 조절하고 변동성이 큰 시장에 적응하도록 설계되었습니다.
Khan et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.