딥러닝으로 미래 가격 예측은 정말로 가능한가
1. 안된다는 주장
효율적 시장가설 “가격이 모든 정보를 이미 반영했으니 새로운 정보로 미래의 가격을 예측하는 것은 불가능하다.”
펀드 매니저와 시장 index를 비교하여 구매하는 전략 사이 퍼포먼스 비교
펀드 매니저와 원숭이의 비교
업계 큰손들이 모두 모였는데 금융위기로 한순간에 망한 Long Term capital management
2. 된다는 주장
주식을 엄청 많이 가진 큰 포지션의 참가자들은 한번에 사주는 구매자가 없어서 저평가를 받으므로 나눠서 팔려고 한다.
이를 본 market maker들은 계속 매물이 나오니까 가격을 낮추려고 한다. 이것으로 어느정도 가격 예측이 가능함
가격이 크게 변화할때는 (예 1000원에서 2000원) 한번에 2000원으로 변하는 것이 아니고
어느정도 2200원까지 더 올라갔다가 1800원으로 더 내려갔다가.. 이 효과를 모델링할 수 있음
프로 참가자들은 리스크를 줄이려는 합리적인 행동을 한다.
옵션 시장을 구성하는 market maker는 큰 포지션을 가졌으면 실제 현물시장을 간다???
이 거래를 보고 있으면 아주 짧은 시간(밀리초 이내) 미래 예측이 가능하다
새로운 정보(뉴스, 공시 정보 등)가 반영되기까지는 실제로 어느 정도 시간이 걸린다.
어느정도 가격이 출렁거리다가 장기적으로 평형점을 찾아감
참가자들은 특정 규칙에 따라 움직이므로 이를 통해 예측이 가능
거래량이 많은 거래소에 거래량이 적은 거래소가 따라간다
두 거래소는 가격이 다를텐데 arbitrage로 인해서 가격이 어느정도 맞춰짐
결국 상품에 대한 새로운 정보가 가격에 반영되려면 누군가는 거래해야하고 이 과정에서 어느정도 예측이 가능하다
3. 가격 예측의 현실적인 기준
3-1) 현실적으로 얼마나 맞출 수 있을까?
결정계수는 알고리즘이 미래의 가격변화중 어느정도 맞췄는지 측정하는 값
5분 후에 가격을 예측하는 6개의 알고리즘 중 현실적으로 가능한 결정계수 값은?
현실적으로 3%까지가 최대
10%이상은 알고리즘의 버그 의심을 한다고함
3-2) 그러면 돈은 어떻게 버나?
엄청나게 많은 작은 예측들이 이루어지기 때문에 가능하다
수천 개의 종목 각각에 수만 번의 베팅을하니 성공률이 50.5%만 돼도 대수의 법칙에 의해 이론적인 성공 값으로 수렴
아주 작은 수익들도 수익이고 이것들이 아주 많이 모여 돈을 번다
4. 딥러닝으로 가격 예측은 왜 안할까
4-1) 시장의 변수는 너무나도 많다
시장에 영향을 미치는 수많은 요인들 중 우리가 보는 것은 극히 일부
코로나, 각종 규제, 사회 스캔들 등 전혀 예측할 수 없는 사건이 일어나기도 한다
심지어 우리가 보는 정보들은 대부분 항상 늦게 본다
4-2) 시장은 계속 변한다
참가자들의 접근법은 계속 고도화되고 못하는 사람들은 도태되며 그 자리를 잘하는 사람들이 채워나간다
나의 모델을 보고 참가자들이 따라하기도 하며 이들 사이 피드백으로 예상치 못한 상황들이 발생
상품 규제 조건들이 항상 바뀌고 새로운 시장, 상품들이 항상 출현
4-3) 딥러닝 문제와 가격 예측 문제의 차이
딥러닝의 이미지 인식 문제는 대상이 되는 고양이는 10000년이 지나도 여전히 고양이이고 개는 100년이 지나도 여전히 개
바둑 AI를 만들기 위한 바둑 규칙은 수만판을 두더라도 여전히 규칙이 동일함
NLP에서 언어는 변하긴 하지만 그 속에 담긴 본질은 변하지 않음
그러나 가격 예측 문제는 이미지 인식 문제로 비유해보자면
털 한가닥만 보고 개인지 고양이인지 구분하는 문제
제한된 정보만 보고 문제를 해결해야한다.
고양이들이 분류되는 것을 피하려고 털 모양을 바꿔버림
패턴을 예측하여 거래중인데 보통 항상 통하진 않음
개랑 고양이 기준을 정부가 바꿔버림
정부 규제에 따라 현재 전략의 성패가 바뀜
4-4) overfitting
가격 예측 문제는 overfitting 가능성이 너무 크다
가지고 있는 sample에 대한 에러는 학습시키면 반드시 줄어든다
완벽하게 overfitting을 막았다고 하더라도 변수가 너무 많아 미래의 가격에 대해 overfitting이 안일어난다는 보장이 절대 없다
