DACON yearly Artificial Intelligence Bit Trader Competition Season 3

[모델]
머신러닝 딥러닝 회귀분석 등 다양한 모델을 사용하였고 가장 성능이 좋았던 Randomforest 모델을 최종선택했습니다.
이전 7분을 이용하여 다음 값을 예측하는 방식으로 순차적으로 예측을 수행했습니다.
train셋은 시간의 순서를 확인할 수 없었기 때문에 시계열분석 모델로서 가치가 없다고 판단하여 test 셋의 23시간 데이터만을 이용했습니다

[매도 알고리즘]
10분이내에 팔아버리는것은 수수료도 나오지 않을것이라 생각하여 제외하고 나머지는 풀 매수 후 가장 가격이 높게 예측되는 시간에 팔았습니다

너무나 변동성이 큰 데이터라 시즌 1부터 들인 시간에 비해 성과가 좋지 못했습니다.. 앞으로 더 많이 공부해야 할 거 같습니다...