GN⁺: 룬스케이프 그랜드 익스체인지에서의 알고리즘 트레이딩 모험

개요

• Runescape의 Grand Exchange에서 알고리듬 트레이딩을 구현한 프로젝트에 대한 설명임.
• Grand Exchange는 모든 플레이어가 아이템을 사고팔 수 있는 시장으로, 4시간마다 아이템별로 구매 제한이 있음.
• 모든 판매 제안에는 1%의 세금이 부과되며, 이는 게임 개발자가 인플레이션을 조절하는 데 사용됨.

구성 요소

• 봇은 세 가지 애플리케이션으로 구성됨: OSRS Wiki의 실시간 아이템 가격 스트림과 상호작용하는 JavaScript API, 캐릭터 행동을 제어하는 Java 클라이언트, 그리고 가능한 제안의 수익성을 예측하는 Python API.
• 데이터 파이프라인은 두 개의 cronjob으로 구성되어 있으며, 각각 5분과 1시간마다 OSRS Wiki API를 폴링하여 데이터를 수집함.
• 모델의 손실 함수 목표는 초당 생성된 금임.

기준 방법

• 기준 방법은 아이템의 최근 가격 스프레드와 거래량을 기반으로 ROI와 거래량 비율을 계산하는 것임.
• 각 아이템의 ROI Z 점수와 거래량 비율 Z 점수를 계산하고, 과거에 평균 초당 금이 음수였던 아이템을 필터링함.

머신러닝 방법

• 기준 방법과 랜덤 포레스트, 신경망 회귀 모델을 비교하는 일주일간의 실험을 진행함.
• 결과는 평균 시간당 수익을 기준으로 정렬됨.
  • 랜덤 포레스트 모델이 가장 높은 수익을 기록함.
  • 신경망 모델이 그 뒤를 이었으며, 기준 방법이 가장 낮은 수익을 기록함.

결론

• 머신러닝 방법이 기준 방법보다 성능이 뛰어났음.
• 랜덤 포레스트 모델이 가장 높은 수익을 기록했으며, 이는 모델의 검증 손실과 일치함.

GN⁺의 정리

• Runescape의 Grand Exchange에서의 알고리듬 트레이딩은 게임 내 경제를 이해하고, 머신러닝을 통해 수익을 극대화하는 흥미로운 프로젝트임.
• 랜덤 포레스트 모델이 신경망보다 더 나은 성능을 보였다는 점에서, 데이터의 변동성이 낮고 예측이 고빈도 및 낮은 ROI를 가진다는 것을 알 수 있음.
• 이 프로젝트는 게임 내 경제 시스템을 이해하고, 머신러닝을 실습하는 데 유용할 수 있음.
• 유사한 기능을 가진 프로젝트로는 주식 시장에서의 알고리듬 트레이딩이 있음.

[neo]

Hacker News 의견

• Google Sheet를 사용하여 위키의 API를 통해 데이터를 분석한 경험 공유. 시간당 수익은 낮음. 시장 및 카테고리 수준의 가격 추세 분석 필요성 언급. 개인의 수익성 스프레드시트 공유.

  • "봇을 작성하는 것이 실제 게임을 하는 것보다 더 재미있음"이라는 의견. 개인 서버가 법적 문제로 중단되는 것에 대한 아쉬움 표현.

• Runescape의 전성기 시절, GE에서 같은 희귀 아이템에 대해 매수 및 매도 주문을 동시에 걸어두고 수익을 얻는 방식 설명. 이를 "시장 조성"이라고 부름.

• World of Warcraft의 모바일 앱을 통해 경매장을 탐색하고 아이템을 사고 팔 수 있었던 경험 공유. API를 역공학하여 경매장 봇을 작성한 경험. 앱이 중단된 이유 중 하나로 추측.

• Runescape에 대한 긍정적인 의견. 20년 넘게 업데이트가 계속되는 게임임을 강조. 커뮤니티의 소유권에 대한 불만이 있지만, 여전히 새로운 무기와 퀘스트가 추가되고 있음.

• Runescape와의 상호작용을 주로 프로그래밍을 통해 하는 경험 공유. 색상 봇과 기본 클릭 봇 사용. pyautogui를 사용한 100줄의 파이썬 코드로 게임의 번거로운 부분을 자동화함.

• Hypixel에서의 경험 공유. 다양한 제작 레시피의 입력 및 출력 가격을 모니터링하고 수익이 일정 수준에 도달하면 제작을 수행. 게임이 깊지 않아 지루해졌지만 재미있게 놀았음.

• 두 개의 cronjob을 사용하여 OSRS Wiki API와 상호작용하는 방법 설명. 5분마다와 1시간마다 데이터를 가져오는 이유에 대한 의문 제기.

• Runescape에서 GE 도입 전 거래로 약 1,000 GBP를 벌었던 경험 공유. 파티 모자를 싸게 사고 비싸게 파는 방식. 게임을 그만두고 eBay에서 모든 것을 판매한 경험.

• 모델링에 대한 이해 부족을 사과하며, 5분 간격의 가격 데이터를 수집하는 것인지, 아니면 시간 프레임 전반에 걸쳐 패턴을 찾는 것인지에 대한 의문 제기.

• EVE의 시장에서 유사한 실험을 한 사람이 있는지에 대한 질문.