로지스틱 회귀를 이용한 매매 전략은 매우 간단하다. 내일의 종가가 오늘보다 높다면 매수(+1)하고, 반대라면 매도(-1)할 것이다. 시그모이드 함수의 결괏값이 0.7이라면 내일의 종가가 오늘보다 높을 확률을 70%로 보고 +1, 즉 매수로 분류한다. 반대로 0.5 이하라면 -1, 즉 매도로 처리한다. 이처럼 결과가 연속적인 숫자가 아닌 매도 또는 매수라는 범주 또는 클래스로 나오는 것이 로지스틱 회귀다.

예제는 대략 다음과 같은 절차로 진행된다.

1. 라이브러리 임포트

2. 데이터 가져오기

3. 예측변수/독립변수 설정

4. 목표변수/종속변수 설정

5. 데이터셋 분할

6. 로지스틱 회귀 모델 설정 및 훈련

7. 클래스 확률 예측

8. 모델 평가

9.. 매매 전략