외환 예측의 어려움과 Python을 활용한 시도

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

- 소프트웨어 개발자: 시계열 분석 및 예측 모델링에 관심 있는 개발자

- 데이터 분석가: 외환 시장 데이터를 분석하고 예측하는 분야에서 활동하는 분석가

- 난이도: 중급 (Python, 시계열 분석, Prophet 라이브러리 이해 필요)

핵심 요약

• 외환 예측의 핵심 어려움:

- 예측 불가능한 변수 (정치적 이벤트, 금리, 인플레이션 등)로 인해 Efficient Market Hypothesis (EMH) 에 의해 예측이 무효화될 수 있음.

- 시장의 예측 반응: 공개된 예측이 시장에 영향을 주어 예측 자체가 현실을 왜곡하는 파급 효과 발생.

• Prophet 모델 사용 시 고려사항:

- 시계열 데이터의 계절성 및 트렌드를 가정하는 모델로, 외환 데이터에 일부 적합하나 완전한 예측은 어려움.

- FRED API 및 중앙은행 회의 일정을 외부 회귀 변수로 활용.

• 데이터 준비 단계:

- USD/BRB 환율 데이터, 브라질 금리 (SELIC), 연방준비은행 회의 일정 등 다양한 데이터 소스 통합 필요.

섹션별 세부 요약

1. 외환 예측의 어려움

• 시장의 복잡성:

- 외환 환율은 정치적 이벤트, 경제 지표, 글로벌 위기 등 수십 가지 요인에 영향을 받음.

- 예측 모델이 일부 요인만 반영해도 예상치 못한 변수로 인해 오류 발생.

• EMH의 영향:

- 예측이 시장에 공개되면 투자자 행동 변화로 인해 예측 자체가 시장 현실을 왜곡함.

- 예: 금융기관이 예측 발표 → 즉시 달러 수요 증가 → 예측치 초과 상승.

2. 예측 모델 선택

• Prophet 모델의 특징:

- 계절성과 트렌드를 자동으로 학습하며, 직관적인 설정이 가능.

- LSTM, SARIMA 등 다른 모델 대비 사용이 간편하나 외환 예측의 복잡성에 한계 존재.

• 모델 가정 조건:

- 계절성이 존재해야 하며, 트렌드가 시간에 따라 변화 가능.

- 외환 데이터는 일반적으로 트렌드 존재 (예: 연말 달러 약세, 연초 회복).

3. 데이터 수집 및 처리

• 필요한 데이터 소스:

- USD/BRB 환율 데이터: API (예: url_usdbrl) 활용.

- 브라질 금리 (SELIC): fredapi 라이브러리로 FRED API 연동.

- 중앙은행 회의 일정: copom_meeting_dates, fed_meeting_dates 등 직접 정의.

• 데이터 통합:

- Pandas로 다양한 데이터프레임 병합 (merge 함수 사용).

- 결측치 처리: ffill()으로 전방 채우기 적용.

4. 모델 구현 및 제한사항

• Prophet 모델 실행:

- Prophet() 객체 생성 후 fit() 함수로 학습.

- 외부 회귀 변수 (add_regressor)로 SELIC 금리, 회의 일정 추가.

• 예측의 한계:

- 외환 시장의 비선형적 반응과 예측에 따른 시장 영향으로 인해 고정된 정확도 달성 어려움.

- 시계열의 불확실성이 모델의 예측 범위를 제한.

결론

• 실무 적용 팁:

- 외환 예측 시 Prophet과 같은 모델을 사용하되, 시장의 불확실성을 고려한 범위 예측을 권장.

- 외부 변수 (금리, 회의 일정)를 모델에 통합해 예측 정확도 향상 시도.

- EMH의 영향을 고려해 예측 결과를 시장 동향과 연동한 분석 필요.

• 핵심 결론: 외환 예측은 시장의 복잡성과 예측 자체에 따른 시장 반응으로 인해 정확한 예측이 극히 어려움.