LSTM 및 머신러닝을 활용한 USD/BDT 환율 예측 고도화

1. 서론

미국 달러 대 방글라데시 타카(USD/BDT) 환율의 정확한 예측은 수입 의존적인 방글라데시 경제에 있어 무역 수지, 인플레이션, 외환 보유액 관리에 영향을 미치는 중요한 과제입니다. 기존의 통계적 모델들은 신흥 시장 통화의 특징인 비선형적이고 복잡한 패턴, 특히 경제적 불확실성 하에서 이를 포착하는 데 종종 실패합니다. 본 연구는 2018년부터 2023년까지의 역사적 데이터를 활용하여, 특히 장단기 메모리(LSTM) 신경망과 그래디언트 부스팅 분류기(GBC)와 같은 고급 머신러닝 모델을 개발 및 평가함으로써 이러한 격차를 해소하고자 합니다. 이 연구는 금융 리스크 완화 및 정책 수립을 위한 강력한 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다.

2. 선행연구 검토

딥러닝, 특히 LSTM 네트워크의 응용은 금융 시계열 예측에서 상당한 가능성을 보여주었습니다. RNN의 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 Hochreiter & Schmidhuber에 의해 개척된 LSTM은 장기 의존성을 포착하는 데 탁월합니다. 이후 Gers 등의 망각 게이트와 같은 개선 사항들은 변동성에 대한 적응력을 향상시켰습니다. USD/INR에 대한 연구와 같은 실증적 연구들은 LSTM이 방향성 정확도에서 기존 ARIMA 모델을 18–22% 능가함을 보여줍니다. 그러나 방글라데시의 독특한 관리 변동 환율제와 지역적 거시경제 충격을 고려한 USD/BDT 통화쌍을 특정 대상으로 한 연구는 여전히 제한적입니다. 본 연구는 이 초기 단계의 분야를 기반으로 확장합니다.

3. 방법론 및 데이터

3.1 데이터 수집 및 전처리

2018년 1월부터 2023년 12월까지의 일별 USD/BDT 환율 데이터는 Yahoo Finance에서 수집되었습니다. 데이터셋은 정제되었으며, 시장 추세와 변동성을 포착하기 위해 정규화된 일일 수익률, 단순 이동 평균(SMA), 상대 강도 지수(RSI)와 같은 특징들이 공학적으로 설계되었습니다. 데이터는 훈련 세트(80%)와 테스트 세트(20%)로 분할되었습니다.

3.2 LSTM 모델 아키텍처

핵심 예측 모델은 스택형 LSTM 네트워크입니다. 아키텍처는 일반적으로 다음을 포함합니다:

입력층: 역사적 가격/특징 데이터의 시퀀스.
LSTM 층: 과적합 방지를 위한 정규화를 위한 드롭아웃이 적용된 두 개 이상의 층.
밀집층: 출력을 위한 완전 연결 층.
출력층: 다음 기간의 환율을 예측하는 단일 뉴런.

모델은 Adam 옵티마이저와 평균 제곱 오차(MSE)를 손실 함수로 사용하여 훈련되었습니다.

3.3 그래디언트 부스팅 분류기

방향성 예측(상승/하락 움직임)을 위해 그래디언트 부스팅 분류기(GBC)가 구현되었습니다. 이는 약한 예측 모델(의사결정 나무)의 앙상블을 사용하여 강력한 분류기를 생성하며, 반복적 학습을 통해 예측 오차를 최소화하는 데 초점을 맞춥니다.

LSTM 정확도

99.449%

LSTM RMSE

0.9858

수익성 있는 거래 비율 (GBC)

40.82%

ARIMA RMSE (기준선)

1.342

4. 실험 결과 및 분석

4.1 성능 지표

LSTM 모델은 탁월한 결과를 달성했습니다: 정확도 99.449%, 평균 제곱근 오차(RMSE) 0.9858, 테스트 손실 0.8523. 이 성능은 RMSE가 1.342였던 기존 ARIMA 모델을 크게 능가했습니다. 높은 정확도는 LSTM이 USD/BDT 환율의 복잡한 시간적 역학을 모델링하는 데 있어 우수한 능력을 보여줍니다.

4.2 백테스팅 및 트레이딩 시뮬레이션

그래디언트 부스팅 분류기는 초기 자본 $10,000으로 시작하는 트레이딩 시뮬레이션에서 백테스팅되었습니다. 49건의 거래 동안 모델은 40.82%의 수익성 있는 거래 비율을 달성했습니다. 그러나 시뮬레이션 결과 순손실 $20,653.25를 기록했습니다. 이는 중요한 통찰을 강조합니다: 높은 방향성 정확도가 자동으로 수익성 있는 트레이딩 전략으로 이어지지 않으며, 거래 비용, 슬리피지, 리스크 관리(PDF에 언급되지 않은 손절매/익절매 수준)가 결정적인 역할을 합니다.

차트 설명 (암시적): 선형 차트는 역사적 USD/BDT 환율이 약 0.012(2018년)에서 0.009(2023년)로 하락하는 것을 보여줄 것입니다. 두 번째 차트는 GBC 트레이딩 전략의 누적 손익을 그릴 것이며, 초기 이익 기간 이후 급격한 자본 인하가 발생하여 최종 순손실로 이어지는 모습을 보여줄 것입니다.

5. 기술적 심층 분석

LSTM의 효과성 핵심은 셀 상태와 게이트 메커니즘에 있습니다. 시간 단계 $t$에서 LSTM 셀의 핵심 방정식은 다음과 같습니다:

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

여기서 $\sigma$는 시그모이드 함수, $*$는 요소별 곱셈, $W$와 $b$는 가중치와 편향, $x_t$는 입력, $h_t$는 은닉 상태, $C_t$는 셀 상태입니다. 이 아키텍처는 모델이 긴 시퀀스에 걸쳐 정보를 선택적으로 기억하거나 잊게 하여, 장기 의존성을 가진 금융 시계열에 매우 중요합니다.

6. 분석 프레임워크 및 사례 연구

프레임워크: 외환 머신러닝 파이프라인
본 연구는 금융 머신러닝을 위한 표준적이면서도 효과적인 파이프라인의 예시입니다:

문제 정의: 회귀(가격 예측용 LSTM) 대 분류(방향 예측용 GBC).
특징 공학: 원시 가격에서 예측 신호 생성(수익률, 기술적 지표).
모델 선택 및 훈련: 시계열 데이터에 대해 시퀀스 인식 모델(LSTM) 선택.
엄격한 검증: 미래 정보 유출 편향을 피하기 위해 무작위 분할이 아닌 시계열 교차 검증 사용.
전략 백테스팅: 모델 예측을 현실적인 제약 조건이 있는 시뮬레이션 트레이딩 전략으로 변환.

사례 연구: 신호 생성
LSTM 예측에 기반한 단순화된 규칙은 다음과 같을 수 있습니다: "내일 예측 가격이 > (오늘 가격 + 임계값 $\alpha$)인 경우, 매수 신호를 생성하라." GBC는 직접 클래스 레이블(상승 시 1, 하락 시 0)을 출력합니다. 논문의 트레이딩 손실에서 얻은 중요한 교훈은 포지션 크기 조정, 손절매 주문, 포트폴리오 배분을 결정하는 후속 리스크 관리 계층의 필요성이며, 이는 시뮬레이션에서 부재하거나 단순했을 가능성이 높습니다.

7. 향후 응용 및 발전 방향

외환 예측에서 AI의 미래는 다중 모드 적응형 시스템에 있습니다:

대체 데이터 통합: 실시간 뉴스 감정 분석(BERT와 같은 NLP 모델 사용), 중앙은행 커뮤니케이션 어조, 지정학적 리스크 지수 통합 (Two Sigma와 같은 헤지펀드에서 볼 수 있음).
하이브리드 및 어텐션 기반 모델: 표준 LSTM을 넘어서, 서로 다른 시간 단계의 중요성을 더 유연하게 가중치를 부여할 수 있는 자기 어텐션 메커니즘을 가진 트랜스포머 아키텍처(Vaswani 등의 "Attention is All You Need"와 같은)로 이동.
강화 학습(RL): 단순히 가격을 예측하는 것이 아니라 비용과 리스크 조정 수익률을 고려하여 최적의 트레이딩 정책을 직접 학습하는 RL 에이전트 개발. 이는 DeepMind와 OpenAI의 시뮬레이션 환경 연구와 일치합니다.
설명 가능한 AI(XAI): SHAP 또는 LIME과 같은 기술을 구현하여 모델 예측을 해석하는 것은 규제 준수 및 금융 기관의 신뢰 확보에 중요합니다.
시장 간 학습: 다중 통화쌍 또는 자산군에 대해 모델을 훈련하여 변동성과 전염의 보편적 패턴을 학습.

8. 참고문헌

Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation.
Gers, F. A., Schmidhuber, J., & Cummins, F. (2000). Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM.
Rahman et al. (2022). LSTM-based Forecasting for Emerging Market Currencies: A USD/INR Case Study. Journal of Computational Finance.
Afrin, S., et al. (2021). Forecasting USD/BDT Exchange Rate Using Machine Learning. International Conference on Computer and Information Technology.
Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems.
Yahoo Finance. (2023). USD/BDT Historical Data.

9. 업계 애널리스트 관점

핵심 통찰: 이 논문은 정량적 금융에서의 "정확도-수익성 패러독스"의 전형적인 예입니다. 저자들은 기술적으로 건전한 LSTM 모델을 구축하여 USD/BDT 예측에서 거의 완벽한 99.45% 정확도를 달성했지만, 이와 연관된 트레이딩 전략은 재앙적으로 자본을 유출시켰습니다. 진짜 이야기는 모델의 정밀도가 아니라, 학문적 지표 최적화와 실제 트레이딩 손익 사이의 현격한 괴리입니다. 이는 많은 퀀트들이 어렵게 배우는 진리를 강조합니다: RMSE를 최소화하는 것과 샤프 비율을 최대화하는 것은 다릅니다.

논리적 흐름: 이 연구는 표준 파이프라인을 따릅니다: 데이터 획득, 특징 공학, 모델 선택(LSTM/GBC), 성능 검증. 그러나 논리적 결함은 검증에서 응용으로의 도약에 있습니다. 백테스팅은 순진해 보이며, 강력한 거래 비용 모델링, 슬리피지, 그리고 가장 중요한 일관된 리스크 관리 프레임워크가 부족한 것으로 보입니다. 큰 순손실 결과와 함께 40%의 승률은 전략의 손실 거래당 손실이 승리 거래당 이익보다 훨씬 컸음을 시사합니다. 이는 LSTM 정확도로는 해결할 수 없는 치명적 결함입니다.

강점 및 결점:

강점: 틈새 시장이자 연구가 부족한 통화쌍(USD/BDT)에 대한 훌륭한 모델 엔지니어링. ARIMA와의 비교는 명확한 벤치마크를 제공합니다. 트레이딩 손실을 명시적으로 언급한 것은 지적 정직성을 보여주며, 성공만 강조하는 많은 논문보다 더 가치 있습니다.
결점: 트레이딩 시뮬레이션은 본질적으로 사후 고려 사항이며, 예측과 실행 계층 사이의 통합 부족을 드러냅니다. 이는 체계적 트레이딩의 핵심입니다. 포지션 크기 조정(예: 켈리 기준), 손절매, 포트폴리오 맥락에 대한 논의가 없습니다. 더욱이, LSTM은 강력하지만 블랙박스 특성은 그래디언트 부스팅 트리와 같은 더 해석 가능한 앙상블에 비해 규제된 금융 기관에서의 채용에 상당한 장벽으로 남아 있습니다.

실행 가능한 통찰:

강화 학습으로 격차 해소: 예측과 트레이딩을 별도의 단계로 취급하는 대신, 향후 연구는 종단 간 강화 학습(RL)을 사용해야 합니다. DeepMind가 게임 플레이에 사용하는 것과 유사한 RL 에이전트는 원시 데이터에서 직접 트레이딩 지표(예: 누적 수익률, 소르티노 비율)를 최적화하도록 학습할 수 있으며, 비용과 리스크를 본질적으로 고려합니다.
"예측-실행-리스크" 삼위일체 채택: 모든 예측 연구는 삼위일체 내에서 평가되어야 합니다. 예측 모델은 단지 한 꼭짓점일 뿐입니다. 실행 모델(시장 영향, 비용)과 리스크 모델(VaR, 예상 부족분, 자본 인하 통제)에도 동등한 엄격함이 적용되어야 합니다.
체제 탐지에 초점: 관리 변동제 하의 USD/BDT는 뚜렷한 체제(안정, 개입, 위기)를 가집니다. 마르코프 전환 모델이나 클러스터링 알고리즘과 같은 모델을 사용하여 먼저 현재 체제를 탐지한 다음, 가장 적합한 예측 모델을 적용해야 합니다. 하나의 모델이 모든 상황에 맞는 접근법은 근시안적입니다.
설명 가능성 우선순위: 학문적 연습에서 트레이더의 도구로 이동하기 위해 XAI 기술을 구현하십시오. 트레이더에게 "매도" 신호가 60%는 확대되는 무역 적자에 의해, 40%는 RSI 다이버전스에 의해 주도된다는 것을 보여주는 것은 99% 정확한 블랙박스보다 훨씬 더 많은 신뢰를 구축합니다.

요약하자면, 이 논문은 딥러닝을 프론티어 시장에 적용하는 데 있어 확실한 한 걸음입니다. 그러나 가장 중요한 기여는 의도치 않게 훌륭한 예측과 훌륭한 거래 사이의 심연을 강조했다는 점입니다. 다음 돌파구는 약간 더 나은 LSTM에서 오는 것이 아니라, 불확실성과 리스크를 관리하는 것이지 단지 숫자를 예측하는 것이 아니라는 금융의 본질을 이해하는 전체적인 AI 시스템에서 올 것입니다.