4. 연간 데이콘
인공지능 비트 트레이더 경진대회는 1년 동안 진행되
는 연간 데이콘 대회입니다. 매월 새롭게 생성되는 암
호 화폐 데이터를 가공하여 새로운 Train, Test 데이터를
만들고 매월 1일 배포합니다.
5. 연간 데이콘
3월 8일에 오픈한 1차 대회는
train: 임의이 시점 부터 21년 1월 1일까지의 암호화폐 가격정보
public: 21년 1월 1일부터 2월 1일까지의 암호화폐 가격정보
private: 21년 2월 1일부터 임의의 시점까지 암호화폐 가격정보
로 구성되어있습니다.
6. 연간 데이콘
1차 대회는 3월 31일에 종료될 예정이며 종료 시점에서 public 리
더보드와 private 리더보드가 초기화됩니다.
1차 대회의 private 리더보드는 리더보드 탭에서 새롭게 기록됩니
다.
7. 연간 데이콘
매월 3명의 우승자를 발표하며 다음과 같이 상금을 수여합니다.
1등: 50만원
2등: 30만원
3등: 10만원
9. 대회 규칙
본 대회는 23시간 동안 코인 하나의
분단위 특징 변화를 입력으로 받아서
이후 2시간 동안 코인의 분 단위
open가격(시가)의 움직임을 추론하는
문제입니다.
실제 상황과 최대한 유사한 문제를
만들기 위해서 다음과 같은 상황을 가
정하였습니다.
10. 대회 규칙
본 대회는 23시간 동안 코인 하나의
분단위 특징 변화를 보이는 개별 샘플
에 대해
현재 보유한 금액을 기준으로 매수
비율(0~1사이)과 매도 시점(0분 ~
119분 사이)을 결정합니다.
단, 개별 샘플마다 모든 매수한 코인
을 2시간 이내에 모두 매도해야 합니
다.
12. Train 데이터
학습용 데이터는 다음과 같이 구성됩니다.
총 10가지 종류의 코인을 포함하는 7352 가
지의 sample이 있습니다. 각 샘플의 입력 x
를 보고 출력 y를 정확하게 추론할 수록 정
확한 매도 시점과 매수량을 결정할 수 있습
니다.
13. Test 데이터
test 데이터는 다음과 같이 구성됩니
다. test_x는 train_x와 동일한 구성을
갖는 529가지의 sample입니다.
이 때, public 리더보드에 해당하는
sample은 1월의 데이터, private 리더
보드에 해당하는 sample은 2월의 데
이터로 만들어졌습니다.
14. Test 데이터
참가자 분들은 이 529가지 sample_id
에 대하여 매수량(buy_quantity)과 매도
시점(sell_time)을 결정해 주셔야 합니다.
따라서 submission파일은 왼쪽 그림과
같이 3가지 열을 갖습니다.
15. Step 1
예를 들어보겠습니다.
모든 참가자 분들은 10,000달러의 초기
자본을 갖고 있고, test_x의 sample_id 0
을 보고 80% 매수와 63분 매도를 결정
하였습니다.
왼쪽의 수식과 같이 계산이 진행되어
10,000달러는 소량 증가합니다.
16. Step 2
이제 다음 샘플인 sample_id 1에서 다시
70% 매수와 103분 매도를 결정한다면,
sample_id 0에서 계산되었던 소량 증가
한 12000달러에서 다시 계산이 적용됩
니다.
17. Step N
이와같은 방법을 반복하며 public
리더보드 점수와 private 리더보드 점
수가 개별적으로 계산됩니다.
18. Test 데이터 – 주의사항
Test 데이터의 활용에 관한 이슈에 대하여 본 대회는 다음과 같은
정책을 따르고 있습니다.
조건 1.
동일한 sample_id 의 test_x 데이터는 학습 및 추론에 사용 가능
조건 2.
서로다른 samle_id의 test_x 데이터는 학습 및 추론에 사용 불가
