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21in7 d1af736bfc feat: implement BTC/ETH correlation features for improved model accuracy

- Added a new design document outlining the integration of BTC/ETH candle data as additional features in the XRP ML filter, enhancing prediction accuracy.
- Introduced `MultiSymbolStream` for combined WebSocket data retrieval of XRP, BTC, and ETH.
- Expanded feature set from 13 to 21 by including 8 new BTC/ETH-related features.
- Updated various scripts and modules to support the new feature set and data handling.
- Enhanced training and deployment scripts to accommodate the new dataset structure.

This commit lays the groundwork for improved model performance by leveraging the correlation between BTC and ETH with XRP.

2026-03-01 19:30:17 +09:00

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BTC/ETH 상관관계 피처 추가 설계 문서

날짜: 2026-03-01

목적

XRP 선물 ML 필터에 BTC/ETH 캔들 데이터를 추가 피처로 활용하여 모델 예측 정확도를 향상시킨다. XRP는 BTC/ETH의 움직임에 강하게 연동되는 경향이 있으므로, 이 컨텍스트를 ML 피처로 명시적으로 제공한다.

아키텍처 개요

변경 전

KlineStream(XRPUSDT) → bot.process_candle() → Indicators → MLFilter(13개 피처)

변경 후

MultiSymbolStream(XRP+BTC+ETH, Combined WebSocket)
    ↓ XRP 캔들 닫힐 때
bot.process_candle(xrp_df, btc_df, eth_df)
    ↓
Indicators(XRP) → build_features(xrp_df, btc_df, eth_df, signal)
    ↓
MLFilter(13 + 8 = 21개 피처)

추가 피처 8개

피처	설명
`btc_ret_1`	BTC 1캔들 수익률
`btc_ret_3`	BTC 3캔들 수익률
`btc_ret_5`	BTC 5캔들 수익률
`eth_ret_1`	ETH 1캔들 수익률
`eth_ret_3`	ETH 3캔들 수익률
`eth_ret_5`	ETH 5캔들 수익률
`xrp_btc_rs`	XRP ret_1 / BTC ret_1 (XRP 상대강도 vs BTC)
`xrp_eth_rs`	XRP ret_1 / ETH ret_1 (XRP 상대강도 vs ETH)

기존 13개 피처(rsi, macd_hist, bb_pct, ema_align, stoch_k, stoch_d, atr_pct, vol_ratio, ret_1, ret_3, ret_5, signal_strength, side)는 그대로 유지.

변경 파일 목록

파일	변경 유형	내용
`src/data_stream.py`	수정	`KlineStream` → `MultiSymbolStream` (Combined WebSocket)
`src/ml_features.py`	수정	`build_features(xrp_df, btc_df, eth_df, signal)` — 피처 21개로 확장
`scripts/fetch_history.py`	수정	BTC/ETH 동시 수집 후 타임스탬프 기준 병합 저장
`scripts/train_model.py`	수정	병합된 데이터셋으로 21개 피처 학습
`src/bot.py`	수정	`MultiSymbolStream` 사용, `process_candle`에 btc_df/eth_df 전달
`src/dataset_builder.py`	수정	레이블 생성 시 BTC/ETH 피처 포함

데이터 흐름

실시간 (봇 운영)

Binance Combined WebSocket
  ├── xrpusdt@kline_1m  →  xrp_buffer (deque 200)
  ├── btcusdt@kline_1m  →  btc_buffer (deque 200)
  └── ethusdt@kline_1m  →  eth_buffer (deque 200)
         ↓ XRP 캔들 닫힐 때만 트리거
  bot.process_candle(xrp_df, btc_df, eth_df)

학습 데이터 수집

fetch_history.py → XRPUSDT + BTCUSDT + ETHUSDT 각 90일 수집
                 → 타임스탬프 기준 inner join 병합
                 → data/combined_1m.parquet 저장
train_model.py   → 21개 피처로 LightGBM 재학습
                 → models/lgbm_filter.pkl 교체

에러 처리

상황	처리 방법
BTC/ETH 버퍼 50개 미만 (봇 시작 직후)	btc/eth 피처 전부 0.0으로 채움, 거래는 정상 진행
Combined WebSocket 연결 끊김	예외 발생 → 상위에서 재연결
BTC/ETH ret 분모가 0	`xrp_btc_rs`, `xrp_eth_rs` = 0.0으로 처리
기존 모델(13개 피처) 파일이 남아있는 경우	피처 수 불일치 → MLFilter 폴백(신호 통과)으로 자동 처리

재학습 순서

기존 lgbm_filter.pkl(13개 피처)은 새 데이터셋(21개 피처) 재학습 후 자동 교체된다. 봇 재시작 전 반드시 아래 순서로 실행:

# 1. 3심볼 과거 데이터 수집
python scripts/fetch_history.py --symbols XRPUSDT BTCUSDT ETHUSDT --days 90

# 2. 21피처 모델 재학습
python scripts/train_model.py

# 3. 봇 재시작

폴백 정책

BTC/ETH 버퍼가 비어있으면 해당 피처를 0.0으로 채워 기존 XRP 피처만으로 동작
모델 파일이 없으면 ML 필터 전체를 건너뜀 (기존 정책 유지)

3.7 KiB Raw Blame History