가격 예측을 위한 트랜스포머 모델: LSTM을 넘어서

*요약: 수년 동안 장단기 메모리(LSTM) 네트워크는 시계열 예측의 표준이었습니다. 하지만 한 가지 결점이 있었는데, 바로 100단계 전의 데이터를 잊어버린다는 것이었습니다. 이제 **트랜스포머(Transformer)*가 등장했습니다. 원래 언어용으로 구축되었지만(ChatGPT), 'Self-Attention'은 시장 사이클을 이해하는 데 완벽하다는 것이 밝혀졌습니다.

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1. 소개: 필요한 것은 오직 어텐션(Attention)뿐 (알파를 위해)

시장은 언어입니다.

• 단어 = 가격 틱(Tick).
• 문장 = 일일 캔들.
• 문단 = 시장 사이클.

LSTM은 이 언어를 단어 하나하나 읽으며 끝에 도달할 때쯤이면 문장의 시작 부분을 잊어버립니다. 트랜스포머는 전체 역사를 한 번에 읽어 2026년 붕괴와 2020년 붕괴 사이의 상관관계를 즉시 파악할 수 있게 해줍니다.

2. 핵심 분석: 어텐션 메커니즘

2.1 작동 방식

"Self-Attention" 메커니즘은 과거의 모든 캔들에 가중치를 부여합니다.

• 시나리오: 비트코인이 5% 하락합니다.
• LSTM: 최근 10개의 캔들만 봅니다.
• 트랜스포머: "이 하락은 2021년 5월 청산 캐스케이드와 똑같이 생겼어. 그 사건들에 가중치를 높게 둘 거야."

2.2 시간적 융합 트랜스포머 (Temporal Fusion Transformers, TFT)

Google의 TFT 아키텍처는 2026년의 현주소입니다. 다음을 결합합니다:

1. 정적 공변량: 변하지 않는 메타데이터 (예: "이것은 AI 코인이다").
2. 알려진 미래 입력: FOMC 회의 또는 반감기 날짜.
3. 관측된 입력: 가격 및 거래량.

이를 통해 모델은 무엇이 일어날지 뿐만 아니라 왜 일어날지(해석 가능성)도 예측할 수 있습니다.

3. 기술적 구현: PyTorch Forecasting

우리는 pytorch-forecasting 라이브러리를 사용합니다.

# 2026 시간적 융합 트랜스포머(TFT) 설정
from pytorch_forecasting import TemporalFusionTransformer, TimeSeriesDataSet

# 데이터셋 정의
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # 24시간 되돌아보기
    max_encoder_length=168, # 7일 되돌아보기
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # 향후 24시간 예측
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# TFT 초기화
tft = TemporalFusionTransformer.from_dataset(
    training,
    learning_rate=0.03,
    hidden_size=16,
    attention_head_size=4,
    dropout=0.1,
    hidden_continuous_size=8,
    output_size=7,  # 확률적 예측을 위한 7분위수
    loss=QuantileLoss(),
)

4. 과제 및 위험: "미래 참조 편향" (Look-Ahead Bias)

트랜스포머 학습에서 가장 흔한 오류는 Look-Ahead Bias입니다. 자신도 모르게 "내일의 시가"를 "내일의 종가"를 위한 특성(feature)으로 입력하면, 모델은 훈련에서는 99%의 정확도를 보이지만 실제 운영에서는 0%가 될 것입니다.

• 수정: DataSaver 파이프라인에서 미래 데이터에 대한 엄격한 마스킹.

5. 미래 전망: 금융을 위한 파운데이션 모델

GPT-4가 텍스트를 위한 파운데이션 모델인 것처럼, 역사상 모든 금융 자산에 대해 훈련된 모델인 FinGPT가 부상하고 있습니다. 여러분은 모델을 처음부터 훈련시키지 않고, 특정 자산(예: 도지코인)에 대해 미세 조정(LoRA)만 하면 됩니다.

6. FAQ: 트랜스포머

1. XGBoost보다 더 낫나요? 긴 기억력을 필요로 하는 복잡한 다변수 문제라면? 네. 단순한 표 데이터라면? XGBoost가 여전히 더 빠르고 경쟁력이 있습니다.

2. 얼마나 많은 데이터가 필요한가요? 트랜스포머는 데이터를 많이 필요로 합니다. 좋은 결과를 얻으려면 최소 100,000행의 데이터(2년치 5분 캔들)가 필요합니다.

3. 블랙 스완을 예측할 수 있나요? 어떤 모델도 (정의상) 블랙 스완을 예측할 수 없습니다. 하지만 트랜스포머는 LSTM보다 새로운 체제(regime)에 더 빠르게 적응합니다.

4. "확률적 예측"이란 무엇인가요? "BTC가 $100k가 될 것이다"라고 말하는 대신, TFT는 "BTC가 $98k에서 $102k 사이에 있을 확률이 90%입니다"라고 말합니다. 이는 리스크 관리에 매우 중요합니다.

5. GPU가 필요한가요? 네. CPU에서 트랜스포머를 훈련시키는 것은 고통스러울 정도로 느립니다.