지금 모델은 기본적인 구조를 잘 갖췄지만, 실전 예측 성능을 높이려면 아래와 같은 개선 포인트들을 고려해보는 게 좋아.이건 실제 트레이딩 시나 하이브리드 시계열 모델에서 검증된 방식✅ 1. 데이터 전처리 개선Log return 사용log(close_t / close_t-1)은 일반적인 return보다 더 안정적이고 정규분포에 가까워짐피처 정규화volume, price 등은 MinMaxScaler 또는 StandardScaler로 정규화하고 학습에 사용→ 각 피처의 크기 차이를 줄여 학습 안정화 가능✅ 2. 라벨 구조 개선 (클래스 불균형 완화)급등/급락 비율이 너무 적으면 분류 모델이 "보통"만 예측하려 함라벨을 5분봉 대신 30분봉 등으로 바꾸면 급등/급락 빈도가 증가해 불균형이 완화됨또는 focal ..