본 논문은 외환 시장의 고빈도 환경에서 EUR-USD 통화쌍에 특화된 고급 인공 지능 기반 알고리즘 거래 시스템의 구현을 제시합니다. 방법론적 접근 방식은 유로존과 미국의 주요 거시 경제 변수 (예: 국내총생산 및 실업률) 와 기술적 변수 (지표, 오실레이터, 피보나치 레벨 및 가격 발산 포함)를 통합하는 데 중점을 둡니다. 결과 알고리즘의 성능은 예측 정확도를 정량화하기 위한 표준 기계 학습 메트릭과 거래 수익성 및 위험을 평가하기 위한 과거 데이터에 대한 백테스팅 시뮬레이션을 사용하여 평가됩니다. 이 연구는 수익성 있는 거래 신호를 생성하기 위해 기본 또는 기술적 특징 중 어떤 종류의 입력 특징이 더 크고 더 신뢰할 수 있는 예측 능력을 제공하는지 결정하기 위한 비교 분석으로 결론을 맺습니다.
