LLM 및 딥러닝을 활용한 EUR/USD 예측: IUS 프레임워크

1. 서론

EUR/USD 환율의 정확한 예측은 글로벌 금융 시장에서 투자자, 다국적 기업, 정책 입안자에게 영향을 미치는 중요한 과제입니다. 구조화된 거시경제 지표에 의존하는 전통적 계량경제 모델은 실시간 시장 변동성과 뉴스 및 지정학적 사건의 미묘한 영향을 종종 포착하지 못합니다. 본 논문은 예측 정확도를 향상시키기 위해 비정형 텍스트 데이터(뉴스, 분석)와 구조화된 정량적 데이터(환율, 금융 지표)를 융합하는 새로운 접근법인 IUS (Information-Unified-Structured) 프레임워크를 소개합니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 고급 감성 및 움직임 분류를 통해 얻은 통찰을 Optuna 최적화 양방향 장단기 메모리(Bi-LSTM) 네트워크와 통합함으로써, 제안된 방법은 현재 예측 패러다임의 주요 한계를 해결합니다.

2. IUS 프레임워크: 아키텍처 및 방법론

IUS 프레임워크는 다중 소스 금융 데이터 융합 및 예측 모델링을 위해 설계된 체계적인 파이프라인입니다.

2.1. 다중 소스 데이터 통합

본 프레임워크는 두 가지 주요 데이터 스트림을 수집합니다:

구조화된 데이터: 과거 EUR/USD 환율, 주요 금융 지표(예: 금리, 물가 지수, GDP 수치).
비정형 텍스트 데이터: 유로존 및 미국 경제와 관련된 뉴스 기사, 금융 보고서, 시장 분석.

이러한 조합은 정량적 역사와 시장 움직임을 주도하는 정성적 감성을 모두 포착하는 것을 목표로 합니다.

2.2. LLM 기반 텍스트 특징 추출

금융 텍스트의 잡음과 복잡한 의미론적 문제를 극복하기 위해, 본 프레임워크는 이중 목적 분석을 위해 대규모 언어 모델(예: GPT 또는 BERT와 유사한 모델)을 활용합니다:

감성 극성 점수화: 각 텍스트 문서에 수치적 감성 점수(예: 약세 -1, 강세 +1)를 부여합니다.
환율 움직임 분류: 텍스트가 암시하는 EUR/USD 움직임 예측(예: 상승, 하락, 안정)을 직접 분류합니다.

이 단계는 비정형 텍스트를 실행 가능한 수치적 특징으로 변환합니다.

2.3. 인과관계 기반 특징 생성기

생성된 텍스트 특징은 전처리된 정량적 특징과 결합됩니다. 인과관계 분석 모듈(예: 그레인저 인과관계 또는 어텐션 메커니즘과 같은 방법 사용)은 단순한 상관관계가 아닌 미래 환율에 대한 예측적 인과관계를 기반으로 특징을 식별하고 가중치를 부여하는 데 사용됩니다. 이를 통해 모델이 가장 관련성 높은 동인에 집중하도록 보장합니다.

2.4. Optuna 최적화 Bi-LSTM 모델

융합된 특징 집합은 양방향 LSTM 네트워크에 입력됩니다. Bi-LSTM은 시퀀스를 정방향 및 역방향으로 처리하여 시계열 예측을 위해 과거 및 미래 맥락을 더 효과적으로 포착합니다. 하이퍼파라미터(예: 레이어 수, 은닉 유닛, 드롭아웃 비율, 학습률)는 베이지안 최적화 프레임워크인 Optuna를 사용하여 자동으로 최적화되어 가장 효과적인 모델 구성을 찾습니다.

3. 실험 설정 및 결과

3.1. 데이터셋 및 베이스라인 모델

수년간의 일별 EUR/USD 환율, 해당 거시경제 지표 및 정렬된 금융 뉴스를 포함하는 데이터셋에서 실험이 수행되었습니다. Optuna-Bi-LSTM을 포함한 제안된 IUS 프레임워크는 다음과 같은 여러 강력한 베이스라인 모델과 비교되었습니다:

구조화된 데이터만 사용하는 표준 LSTM 및 Bi-LSTM 모델.
CNN-LSTM 하이브리드 모델.
전통적 계량경제 모델(예: ARIMA).

3.2. 성능 지표 및 결과

모델 성능은 표준 회귀 지표인 평균 절대 오차(MAE) 및 평균 제곱근 오차(RMSE)를 사용하여 평가되었습니다.

주요 실험 결과

IUS + Optuna-Bi-LSTM 모델이 최고의 성능을 달성했습니다:

가장 성능이 좋은 베이스라인 모델 대비 MAE 10.69% 감소.
RMSE 9.56% 감소.

해석: 이는 예측 정확도에서 상당하고 견고한 개선을 보여주며, RMSE 감소는 큰 오류(이상치)를 더 잘 처리함을 나타냅니다.

3.3. Ablation 연구 및 특징 중요도

Ablation 연구는 데이터 융합의 가치를 확인시켜 주었습니다:

구조화된 데이터만 사용하는 모델은 전체 IUS 프레임워크보다 성능이 떨어졌습니다.
비정형(텍스트) 데이터와 구조화된 데이터의 조합이 가장 높은 정확도를 보였습니다.
특징 선택 결과, 최적 구성은 가장 중요한 상위 12개의 정량적 특징과 LLM 생성 텍스트 특징을 결합한 것으로 나타났습니다.

4. 기술 심층 분석

핵심 수학적 공식화: Bi-LSTM 셀 연산은 다음과 같이 요약될 수 있습니다. 주어진 시간 단계 $t$와 입력 $x_t$에 대해, 정방향 LSTM은 은닉 상태 $\overrightarrow{h_t}$를 계산하고 역방향 LSTM은 $\overleftarrow{h_t}$를 계산합니다. 최종 출력 $h_t$는 연결입니다: $h_t = [\overrightarrow{h_t}; \overleftarrow{h_t}]$.

학습 중 최소화되는 손실 함수는 일반적으로 평균 제곱 오차(MSE)입니다: $$L = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i - \hat{y}_i)^2$$ 여기서 $y_i$는 실제 미래 환율이고 $\hat{y}_i$는 모델의 예측값입니다.

Optuna의 역할: Optuna는 목적 함수 $f(\theta)$(예: 검증 세트 RMSE)를 정의하고 Tree-structured Parzen Estimator (TPE) 알고리즘을 사용하여 매개변수 공간을 효율적으로 탐색함으로써 하이퍼파라미터 $\theta$(예: 학습률 $\eta$, LSTM 유닛)에 대한 탐색을 자동화합니다. 이는 그들의 기초 논문 [Akiba et al., 2019]에 자세히 설명되어 있습니다.

5. 분석 프레임워크: 실제 사례

시나리오: 유럽중앙은행(ECB) 정책 발표 후 다음 거래일의 EUR/USD 움직임 예측.

데이터 수집: 당일 ECB 보도 자료, 로이터/블룸버그의 애널리스트 요약, 구조화된 데이터(현재 EUR/USD, 채권 수익률, 변동성 지수)를 수집합니다.
LLM 처리: 텍스트 문서를 LLM 모듈에 입력합니다. 모델 출력: 감성 점수 = +0.7 (중간 정도 강세), 움직임 분류 = "상승".
특징 융합: 이 점수들은 선택된 12개의 정량적 특징(예: 10년물 수익률 스프레드, 전일 수익률)과 결합됩니다.
인과관계 가중치 부여: 특징 생성기는 역사적 인과적 영향에 기반하여 "감성 점수"와 "수익률 스프레드"에 더 높은 가중치를 부여합니다.
예측: 가중치가 부여된 특징 벡터는 학습된 Optuna-Bi-LSTM에 입력되어 특정 예측 환율 값을 출력합니다.

이 사례는 프레임워크가 실제 세계의 사건을 정량화 가능하고 실행 가능한 예측으로 변환하는 방법을 보여줍니다.

6. 향후 응용 및 연구 방향

크로스 자산 예측: IUS 프레임워크를 다른 통화쌍(예: GBP/USD, USD/JPY) 및 주식이나 원자재와 같은 상관 자산에 적용.
실시간 예측 시스템: 효율적이고 경량화된 LLM 및 스트리밍 데이터 통합이 필요한 데이 트레이딩을 위한 저지연 파이프라인 개발.
설명 가능한 AI (XAI) 통합: SHAP 또는 LIME과 같은 기법을 통합하여 모델이 특정 예측을 한 이유를 설명. 이는 규제 준수 및 트레이더 신뢰에 중요합니다. Christoph Molnar의 Interpretable Machine Learning 책과 같은 자료가 이를 위한 기초를 제공합니다.
멀티모달 LLM: 텍스트뿐만 아니라 오디오(실적 발표 컨퍼런스콜) 및 차트/그래프의 데이터도 처리할 수 있는 차세대 LLM 활용하여 더 풍부한 맥락 확보.
적응형 특징 선택: 정적인 상위 12개 특징 집합에서 동적이고 시간에 따라 변하는 특징 중요도 메커니즘으로 전환.

7. 참고문헌

Akiba, T., Sano, S., Yanase, T., Ohta, T., & Koyama, M. (2019). Optuna: A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework. Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining.
Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780.
Molnar, C. (2020). Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable. https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
Singh, et al. (2023). [Weibo 텍스트 및 CNN-LSTM에 관한 관련 베이스라인 연구].
Tadphale, et al. (2022). [뉴스 헤드라인 및 LSTM에 관한 관련 베이스라인 연구].
Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

8. 애널리스트 코너: 비판적 분석

핵심 통찰: 이 논문은 단순한 또 다른 "금융을 위한 AI" 프로젝트가 아닙니다. 이는 정량적 금융에서 가장 지속적인 결함인 뉴스와 숫자 간의 통합 지연을 정확히 타격한 것입니다. 저자들은 감성이 선행 지표라는 점을 올바르게 지적하지만, 전통적인 NLP 도구는 외환의 미묘하고 양방향적인 서사에 너무 무딥니다. 그들이 깨끗하고 방향성 있는 감성 특징을 생산하기 위한 의미론적 정제기로서 LLM을 사용한 것은 핵심적인 지적 도약입니다. 이는 단어 주머니(bag-of-words) 방식에서 이해의 모델로의 이동으로, CycleGAN의 프레임워크가 엄격한 대응 없이 도메인 간 매핑을 학습함으로써 새로운 패러다임을 창출한 것[Zhu et al., 2017]과 유사합니다.

논리적 흐름: 아키텍처는 논리적으로 타당합니다. 파이프라인—LLM 특징 추출 → 인과관계 필터링 → 최적화된 시퀀스 모델링—은 현대 ML의 모범 사례를 반영합니다: 특징 엔지니어링을 위해 강력한 기초 모델을 사용하고, 과적합을 방지하기 위한 귀납적 편향(인과관계)을 도입한 다음, 튜닝된 매개변수로 특화된 예측기(Bi-LSTM)가 작업을 수행하도록 합니다. Optuna 통합은 모델 성능이 종종 하이퍼파라미터 지옥에 의해 제한된다는 점을 인정하는 실용적인 접근입니다.

강점과 결점: 주요 강점은 입증된 효능(외환에서 MAE 10.69% 감소는 상당함)과 LLM 분류를 통한 "두 국가 텍스트" 문제에 대한 우아한 해결책입니다. 그러나 논문의 결점은 누락에 있습니다: 운영 지연 시간과 비용. 모든 뉴스 항목에 대해 대규모 LLM 추론을 실행하는 것은 계산 비용이 많이 들고 느립니다. 고빈도 거래(HFT)의 경우, 이 프레임워크는 현재 실용적이지 않습니다. 더욱이, "인과관계 기반 특징 생성기"는 명세가 부족합니다—그레인저 인과관계인가, 학습된 어텐션 마스크인가, 아니면 다른 것인가? 이 블랙박스는 재현성 문제가 될 수 있습니다.

실행 가능한 통찰: 퀀트와 자산 운용사에게 명확한 교훈은 다음과 같습니다: 감성 신호의 양보다 질을 우선시하라. 외환 코퍼스에서 더 작고 도메인 특화된 LLM(FinBERT와 같은)을 파인튜닝하는 데 투자하는 것이 비용과 지연 시간의 일부로 대부분의 이점을 얻을 수 있습니다. 연구 방향은 효율성—대규모 LLM에서 더 작은 모델로의 지식 증류 탐색, 그리고 설명 가능성—LLM 및 Bi-LSTM의 어텐션 가중치를 사용하여 거래에 대한 "추론 보고서" 생성(펀드 규제 준수를 위해 필수적)으로 전환해야 합니다. 이 분야의 미래 승자는 가장 정확한 모델이 아니라 가장 빠르고, 가장 저렴하며, 가장 투명한 모델을 가진 자일 것입니다.