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핵심 개념
본 연구는 금융 시계열 데이터 예측을 위해 세 가지 대표적인 신경망 아키텍처 탐색 전략을 비교 분석하였다.
초록
- 금융 시계열 데이터 예측은 매우 어려운 과제로 알려져 있다. 본 연구에서는 일본, 독일, 미국 채권 데이터를 대상으로 신경망 아키텍처 탐색을 수행하였다.
- 피드포워드 신경망, 1차원 합성곱 신경망, LSTM 신경망 등 세 가지 기본 아키텍처 유형을 대상으로 하였다. 각 아키텍처에 대해 베이지안 최적화, 강화학습, 하이퍼밴드 방식의 탐색 전략을 적용하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다.
- 독일 채권 데이터에서 LSTM 신경망에 하이퍼밴드 방식을 적용한 경우 가장 좋은 성능을 보였다. 평균 AUC 0.56, 평균 균형 정확도 0.54를 달성하였다.
- 일본 채권 데이터에서는 1차원 합성곱 신경망에 베이지안 최적화를 적용한 경우 가장 좋은 성능을 보였다. 평균 AUC 0.54, 평균 F1 점수 0.65를 달성하였다.
- 미국 채권 데이터는 가장 예측이 어려웠으며, 어떤 방식으로도 AUC 0.5 이상의 성능을 달성하지 못했다.
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arxiv.org
Chain-structured neural architecture search for financial time series forecasting
통계
금융 시계열 데이터는 매우 예측하기 어려운 것으로 알려져 있다.
본 연구에서 사용한 데이터셋은 약 4,000개의 훈련 예제와 1,000개 내외의 특성을 가지고 있다.
인용구
"금융 시장은 예측하기 매우 어려운 것으로 알려져 있다."
"신경망 모델은 랜덤 시드에 따라 매우 다른 성능을 보일 수 있다."
더 깊은 질문
금융 시계열 예측을 위해 어떤 다른 접근 방식을 고려해볼 수 있을까?
금융 시계열 예측을 위해 고려할 수 있는 다른 접근 방식은 강화 학습을 활용하는 것입니다. 강화 학습은 신경망 아키텍처 탐색 문제를 강화 학습 문제로 취급하여 접근하는 방법입니다. 초기에는 매개변수와 구조가 무작위로 선택되며, 네트워크가 구축된 후 학습 및 검증 시계열 데이터를 사용하여 성능을 올바르게 평가하고 초기화된 랜덤 시드의 선택과 관련된 문제를 제외합니다. 실행이 끝나면 보상 함수가 계산되어 성능의 증분 증가를 나타냅니다. 이 방식으로 매개변수를 선택하면 "좋은" 신경망은 보상을 받고 "나쁜" 신경망은 처벌받습니다. 이러한 방식으로 시스템을 여러 번 진화시킨 후 최종적으로 최적의 신경망 구성을 얻을 수 있습니다.
금융 시계열 데이터 외에 신경망 아키텍처 탐색 기법을 적용할 수 있는 다른 응용 분야는 무엇이 있을까?
금융 시계열 데이터 이외에도 신경망 아키텍처 탐색 기법은 다양한 응용 분야에 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 이미지 분석에서 신경망 아키텍처를 최적화하여 질병 진단이나 의료 영상 분석을 개선할 수 있습니다. 또한 자연어 처리 분야에서는 텍스트 분류, 기계 번역, 질문 응답 시스템 등에 대한 최적의 신경망 아키텍처를 찾는 데 활용할 수 있습니다. 또한 제조업에서는 제품 품질 향상을 위해 센서 데이터를 분석하거나 스마트 시티에서 도시 인프라의 효율성을 향상시키기 위해 활용할 수 있습니다. 이러한 다양한 분야에서 신경망 아키텍처 탐색 기법을 적용하여 문제 해결과 성능 향상을 이끌어낼 수 있습니다.
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