딥러닝을 활용한 금융시장 예측 LSTM, CNN 모델

 

 

1. 딥러닝을 활용한 시계열 예측 개요

전통적인 시계열 예측 방법(ARIMA, GARCH 등)은 선형적인 특성을 가정하지만, 딥러닝 모델은 비선형적인 패턴을 학습하여 보다 정교한 예측이 가능합니다. 대표적인 딥러닝 모델로는 LSTM(Long Short-Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)이 있으며, 각각의 특성을 활용하여 금융 데이터 예측, 주가 예측, 암호화폐 가격 변동성 분석 등에 적용됩니다.

2. LSTM(Long Short-Term Memory) 모델

(1) LSTM의 원리

LSTM은 RNN(Recurrent Neural Network)의 확장된 형태로, 장기 의존성(Long-Term Dependency)을 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 일반적인 RNN은 장기 기억을 유지하는 데 어려움이 있지만, LSTM은 셀 상태(Cell State)와 게이트(Gates) 구조를 이용하여 장기 패턴을 효과적으로 학습합니다.

LSTM의 주요 구성 요소

• 입력 게이트(Input Gate): 새로운 정보가 셀 상태에 추가될지 결정
• 망각 게이트(Forget Gate): 기존 정보 중 불필요한 부분을 제거
• 출력 게이트(Output Gate): 최종 출력 값 결정

(2) LSTM을 활용한 주가 예측

Python과 Tensor Flow/Keras를 활용하여 LSTM 모델을 구현하여 주가 예측을 수행합니다.

① 데이터 준비

import numpy as np
import pandas as pd
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

# 주가 데이터 다운로드 (삼성전자 예제)
ticker = "005930.KQ"
data = yf.download(ticker, start="2020-01-01", end="2024-01-01")["Close"]

# 데이터 정규화 (0~1 범위로 변환)
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data.values.reshape(-1,1))

# 학습 데이터 생성
X, y = [], []
window_size = 60  # 60일간의 데이터를 입력값으로 사용

for i in range(window_size, len(scaled_data)):
    X.append(scaled_data[i-window_size:i, 0])
    y.append(scaled_data[i, 0])

X, y = np.array(X), np.array(y)
X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))  # LSTM 입력 형태로 변환

② LSTM 모델 구축 및 학습

# LSTM 모델 구축
model = Sequential([
    LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)),
    Dropout(0.2),
    LSTM(units=50, return_sequences=False),
    Dropout(0.2),
    Dense(units=25),
    Dense(units=1)  # 최종 출력 (예측값)
])

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")

# 모델 학습
model.fit(X, y, epochs=20, batch_size=32)

③ 예측 수행 및 시각화

# 예측 수행
predictions = model.predict(X)

# 예측 결과 역정규화
predictions = scaler.inverse_transform(predictions.reshape(-1,1))

# 실제 데이터와 비교
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(data.index[window_size:], data.values[window_size:], label="Actual Price")
plt.plot(data.index[window_size:], predictions, label="LSTM Prediction", linestyle="dashed", color="red")
plt.legend()
plt.show()

(3) LSTM의 실제 적용 사례

• 주가 예측: 금융 기관 및 헤지펀드에서 주가 흐름을 예측하는 데 활용
• 암호화폐 시장 예측: 비트코인, 이더리움 등의 가격 변동성 예측
• 경제 데이터 분석: GDP 성장률, 실업률 예측

3. CNN(Convolutional Neural Network) 모델

(1) CNN의 원리

CNN은 이미지 처리에 주로 사용되지만, 시계열 데이터를 특징 맵(Feature Map) 형태로 변환하여 패턴을 추출하는 데에도 활용됩니다. 금융 데이터에서는 CNN을 활용하여 시계열 패턴을 효과적으로 분석할 수 있습니다.

CNN의 주요 구성 요소

• 합성곱 레이어(Convolution Layer): 데이터의 주요 특징을 추출
• 풀링 레이어(Pooling Layer): 데이터 차원을 축소하여 계산량 감소
• 완전 연결 레이어(Fully Connected Layer): 예측 수행

(2) CNN을 활용한 시계열 데이터 분석

① 데이터 준비

from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Flatten

# CNN 입력 형태로 변환 (1D Conv 적용 가능하도록 3차원 변환)
X_cnn = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))

② CNN 모델 구축 및 학습

# CNN 모델 구축
cnn_model = Sequential([
    Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(X_cnn.shape[1], 1)),
    Flatten(),
    Dense(50, activation='relu'),
    Dense(1)
])

# 모델 컴파일 및 학습
cnn_model.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")
cnn_model.fit(X_cnn, y, epochs=20, batch_size=32)

③ CNN 예측 결과 시각화

# 예측 수행
cnn_predictions = cnn_model.predict(X_cnn)

# 역정규화
cnn_predictions = scaler.inverse_transform(cnn_predictions.reshape(-1,1))

# 시각화
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(data.index[window_size:], data.values[window_size:], label="Actual Price")
plt.plot(data.index[window_size:], cnn_predictions, label="CNN Prediction", linestyle="dashed", color="blue")
plt.legend()
plt.show()

(3) CNN의 실제 적용 사례

• 주가 패턴 인식: 캔들스틱 패턴 분석 및 트렌드 예측
• 고빈도 거래(HFT): 초단기 시장 변화 감지
• 경제 뉴스 분석: 뉴스 데이터를 시계열 데이터로 변환하여 시장 반응 예측

4. LSTM과 CNN 비교

모델	특징	적용 사례
LSTM	장기 의존성 학습 가능, 순차 데이터 분석에 최적	주가 예측, 암호화폐 시장 분석, 경제 데이터 분석
CNN	특징 추출에 강함, 이미지 및 시계열 데이터 분석 가능	캔들스틱 패턴 분석, 고빈도 거래, 뉴스 분석

5. 결론

LSTM과 CNN은 각각의 강점을 활용하여 금융 시장 예측에 적용할 수 있습니다. 최근에는 하이브리드 모델(LSTM-CNN)을 사용하여 더욱 정교한 예측을 수행하는 연구가 진행되고 있습니다.