환율 예측의 발전: LSTM과 AI를 활용한 USD/BDT 예측

목차

1. 서론

본 연구는 수입 의존적 경제 구조를 가진 방글라데시에 있어 중요한 과제인 미국 달러 대 방글라데시 타카(USD/BDT) 환율 예측의 핵심 난제를 다룹니다. 통화 변동은 외환 보유액 관리, 무역 수지, 인플레이션에 직접적인 영향을 미칩니다. 전통적인 통계 모델은 신흥 시장 통화의 특징인 비선형적이고 복잡한 패턴, 특히 경제적 불확실성 시기에 이를 포착하는 데 종종 실패합니다. 본 연구는 2018년부터 2023년까지의 역사적 데이터를 활용하여 이러한 동적 시간적 관계를 모델링하기 위해 고급 머신러닝, 특히 장단기 메모리(LSTM) 신경망을 활용합니다.

2. 선행연구 검토

최근 문헌들은 금융 예측 분야에서 LSTM 네트워크가 ARIMA와 같은 전통적인 시계열 모델보다 우수함을 입증하고 있습니다. RNN의 소실 기울기 문제를 해결하기 위해 Hochreiter & Schmidhuber에 의해 개척된 LSTM은 장기 의존성을 포착하는 데 탁월합니다. 이후 Forget Gate(Gers 외)와 같은 개선 사항들은 변동성에 대한 적응력을 향상시켰습니다. 주요 통화쌍에 대한 실증 연구들은 LSTM이 방향성 정확도에서 ARIMA를 18-22% 능가함을 보여줍니다. USD/INR과 같은 통화에 대한 연구는 존재하지만, USD/BDT에 대한 구체적인 연구는 제한적이며, 종종 팬데믹 이전 데이터를 사용하고 어텐션 메커니즘이나 지역적 거시경제 충격과 같은 현대 기법의 통합이 부족합니다.

3. 방법론 및 데이터

3.1. 데이터 수집 및 전처리

2018-2023년 기간의 역사적 일일 USD/BDT 환율 데이터는 Yahoo Finance에서 수집되었습니다. 데이터는 BDT/USD 환율이 약 0.012에서 0.009로 하락하는 추세를 보여줍니다. 데이터 전처리에는 결측값 처리, 변동성을 포착하기 위한 정규화된 일일 수익률 계산, 시계열 모델을 위한 시퀀스 생성이 포함되었습니다.

3.2. LSTM 모델 아키텍처

핵심 예측 모델은 LSTM 신경망입니다. 아키텍처는 USD/BDT 데이터셋에 맞게 최적화되었으며, 다중 LSTM 레이어, 정규화를 위한 드롭아웃, 밀집 출력 레이어를 포함할 가능성이 높습니다. 이 모델은 과거 시퀀스를 기반으로 미래 환율 값을 예측하도록 훈련되었습니다.

3.3. 그래디언트 부스팅 분류기(GBC)

그래디언트 부스팅 분류기는 방향성 예측, 즉 환율이 상승할지 하락할지를 예측하기 위해 사용되었습니다. 이 모델의 성능은 실용적인 거래 시뮬레이션을 통해 평가되었습니다.

4. 실험 결과 및 분석

4.1. LSTM 성능 지표

LSTM 모델은 탁월한 결과를 달성했습니다: 정확도 99.449%, 평균 제곱근 오차(RMSE) 0.9858, 테스트 손실 0.8523. 이는 USD/BDT 환율의 실제 값을 예측하는 데 있어 매우 정밀한 모델임을 나타냅니다.

4.2. GBC 거래 시뮬레이션

초기 자본 $10,000으로 49회의 거래에 걸쳐 GBC의 방향성 신호를 사용한 백테스트가 수행되었습니다. 40.82%의 거래가 수익을 냈지만, 전략은 $20,653.25의 순손실을 초래했습니다. 이는 예측 정확도와 수익성 있는 거래 사이의 결정적 차이를 강조하며, 여기서 거래 비용, 슬리피지, 리스크 관리가 가장 중요합니다.

4.3. ARIMA 대비 비교 분석

LSTM 모델은 RMSE가 1.342인 전통적인 ARIMA 모델을 크게 능가했습니다. 이는 금융 시계열 데이터에 존재하는 복잡한 비선형 패턴을 모델링하는 데 딥러닝의 명확한 이점을 보여줍니다.

5. 기술적 세부사항 및 수학적 프레임워크

LSTM 셀은 정보의 흐름을 조절하는 게이트 메커니즘을 통해 작동합니다. 핵심 방정식은 다음과 같습니다:

• 망각 게이트: $f_t = \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f)$
• 입력 게이트: $i_t = \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i)$, $\tilde{C}_t = \tanh(W_C \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_C)$
• 셀 상태 업데이트: $C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * \tilde{C}_t$
• 출력 게이트: $o_t = \sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o)$, $h_t = o_t * \tanh(C_t)$

여기서 $\sigma$는 시그모이드 함수, $*$는 요소별 곱셈, $W$는 가중치 행렬, $b$는 편향 벡터, $x_t$는 입력, $h_t$는 은닉 상태, $C_t$는 셀 상태입니다. 이 구조는 네트워크가 긴 시퀀스에 걸쳐 어떤 정보를 유지하거나 버릴지 학습할 수 있게 합니다.

6. 분석 프레임워크: 실용적 사례

사례: LSTM 파이프라인에 거시경제 충격 통합하기

본 연구는 지역적 거시경제 충격 탐지를 통합하는 것을 언급합니다. 명시적 코드 없이 이를 구현할 수 있는 개념적 프레임워크는 다음과 같습니다:

1. 데이터 증강: 방글라데시에 대한 "충격 지표"의 병렬 시계열 데이터셋을 생성합니다. 이는 중앙은행 개입 발표, 주요 정치적 사건, 송금 흐름 변화와 같은 사건에 대한 이진(0/1) 플래그일 수 있으며, 뉴스 API나 공식 공보에서 수집할 수 있습니다.
2. 특성 공학: 각 거래일에 대해, 환율 데이터의 역사적 윈도우를 해당 충격 지표의 윈도우와 연결합니다. 이는 풍부한 입력 벡터를 생성합니다: [Price_Seq, Shock_Seq].
3. 모델 적응: LSTM의 입력 레이어를 이 다차원 입력을 수용하도록 조정합니다. 네트워크는 특정 충격 패턴과 USD/BDT 환율의 후속 변동성 또는 추세 변화를 연관시키는 법을 학습하게 됩니다.
4. 검증: 충격이 강조된 기간 동안, 특히 가격 데이터만 사용하는 기준 모델 대비 충격 증강 모델의 성능(RMSE, 방향성 정확도)을 비교합니다.

7. 향후 응용 및 연구 방향

• 다중 모드 데이터 통합: 거시경제 플래그를 넘어, 금융 뉴스 및 소셜 미디어(예: BERT와 같은 트랜스포머 모델 사용)의 실시간 감성 분석을 통합하면 주요 외환쌍 연구에서 볼 수 있듯이 시장 심리를 포착할 수 있습니다.
• 어텐션 메커니즘: 어텐션 레이어(트랜스포머 아키텍처의 것과 유사)를 LSTM에 통합하면 모델이 가장 관련성 높은 과거 시간 단계에 동적으로 집중할 수 있어, 긴 시퀀스에 대한 해석 가능성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 거래를 위한 강화 학습: 순수 예측에서 직접적인 정책 학습으로 전환. Deep Q-Network(DQN)과 같은 모델은 위험 조정 수익률(샤프 비율)을 극대화하는 매수/매도/보유 결정을 내리도록 훈련될 수 있으며, GBC 백테스트에서 나타난 수익성 격차를 직접 해결할 수 있습니다.
• 교차 통화 학습: 다중 신흥 시장 통화쌍(예: USD/INR, USD/PKR)에 대해 훈련된 메타 모델을 개발하여 변동성 및 정책 영향의 보편적 패턴을 학습한 후, 제한된 데이터로 USD/BDT에 대해 미세 조정하여 견고성을 향상시킵니다.

8. 참고문헌

1. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation.
2. Gers, F. A., Schmidhuber, J., & Cummins, F. (2000). Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM. Neural Computation.
3. Rahman et al. (Year). Study on USD/INR forecasting with LSTM. [관련 저널].
4. Afrin et al. (2021). Pre-pandemic study on USD/BDT. [관련 학회].
5. Hosain et al. (Year). Hybrid techniques for currency forecasting. [관련 저널].
6. Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems.
7. Mnih, V., et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature.

9. 원본 분석 및 전문가 논평

핵심 통찰: 본 논문은 포인트 예측에 있어 LSTM 네트워크의 ARIMA와 같은 레거시 모델 대비 기술적 우위를 성공적으로 입증하지만, 금융기술 연구에서의 위험한 간극, 즉 통계적 정확도와 경제적 유용성을 혼동하는 문제를 부지불식간에 드러냅니다. 그래디언트 부스팅 분류기를 통해 거래 전략으로 전환했을 때 초기 자본의 200% 이상의 파괴적 손실을 초래하는 99.45% 정확도의 모델은 단순한 학술적 각주가 아닙니다. 이는 금융 분야에서 AI를 평가하는 방식에 대한 근본적 전환을 요구하는 경고음입니다.

논리적 흐름 및 강점: 연구 논리는 건전하고 재현 가능합니다. 저자들은 BDT와 같은 비선형적이고 정책에 민감한 통화에 대한 선형 모델의 한계를 올바르게 지적합니다. 관리 변동 환율제를 사례 연구로 사용한 것은 이러한 시장이 AI에 의해 변화되기 쉬우므로 현명한 접근입니다. 기술적 실행은 견고하며, LSTM의 0.9858에 가까운 완벽한 RMSE(ARIMA의 1.342 대비)는 Hochreiter & Schmidhuber의 원본 LSTM 논문과 같은 선구적 연구와 일치하는, 딥러닝이 복잡한 시간적 의존성을 모델링할 수 있는 능력에 대한 반박할 수 없는 증거를 제공합니다. GBC를 통해 거래 결과로 연결하려는 시도는 현실 세계 관련성으로 나아가는 칭찬할 만한 단계입니다.

중대한 결함 및 수익성 패러독스: 여기에 중대한 결함이 있습니다. GBC의 40.82% 승률이 막대한 손실로 이어진 것은 금융 수익의 비대칭성을 무시한 전형적인 사례입니다. 이는 통합된 리스크 지표(예: 샤프 비율, 최대 낙폭)의 부재와 순진한 실행 모델을 강조합니다. 이는 예측 오차에만 초점을 맞춘 초기 AI 금융 논문들의 일반적인 함정을 반영합니다. 이 분야는 Mnih 외의 선구적 연구에서 적용된 Deep Q-Network(DQN) 프레임워크와 같이 포트폴리오 수익률을 직접 최적화하는 강화 학습 접근법에서 볼 수 있듯이 이후 발전해 왔습니다. 더욱이, 본 논문이 거시경제 요인을 언급하고 있지만, 그 구현은 피상적인 것으로 보입니다. 중앙은행 개입과 송금 흐름에 크게 영향을 받는 BDT와 같은 통화의 경우, 트랜스포머 아키텍처에서 제안된 것처럼 어텐션 메커니즘을 사용하여 그 영향을 가중치를 두는 구조화된 특성으로 깊이 통합하지 못하는 것은 놓친 기회입니다.

실행 가능한 통찰 및 앞으로의 길: 실무자와 연구자들에게 본 연구는 두 가지 중요한, 실행 가능한 통찰을 제공합니다. 첫째, RMSE의 제단에 절대 맹목적으로 경배하지 마십시오. 시장을 대면하는 모든 모델의 주요 평가 지표는 현실적인 비용, 슬리피지, 포지션 사이징을 포함하는 시뮬레이션된 거래 환경에서의 성능이어야 합니다. Backtrader나 QuantConnect와 같은 도구는 검증 파이프라인에서 필수 불가결해야 합니다. 둘째, 미래는 종단 간 에이전트 학습에 있습니다. 분리된 파이프라인(LSTM -> GBC -> 거래) 대신, 다음 개척지는 원시 또는 경량 처리된 시장 데이터를 수집하고 직접 리스크 관리된 거래 행동을 출력하는 단일, 전체론적 에이전트—아마도 Proximal Policy Optimization(PPO) 또는 유사한 고급 RL 알고리즘 기반—를 사용하는 것입니다. 이 에이전트의 보상 함수는 위험 조정 수익률 지표의 복합체가 되어, AI가 단순히 통계적 패턴이 아닌 시장의 진정한 경제학을 학습하도록 강제할 것입니다. 저자들의 감성 분석 추가 제안은 좋은 시작이지만, 이는 단순히 또 다른 특성 열로 추가되는 것이 아니라 이 에이전트 기반 아키텍처에 융합되어야 합니다. 이것이 영리한 예측자를 만드는 길에서 실행 가능한 금융 에이전트를 설계하는 길로 가는 경로입니다.