최근 비트코인 하락때문에 고민하는 분들이 많은것 같습니다. 이럴때 최신 가격 예측 AI 모델(최신 논문 트렌드)을 가지고 한번 소개하는 자리를 마련할까 합니다.(안정적인 정신 건강을 위해서)
최신 기술은, xLSTM + PPO(강화학습) 기반 시스템을 알아보려고 합니다.
“어려운 말 아니야?”라고 생각할 수 있습니다.! 복잡한 수식 및 코딩은 빼고, 아주 직관적이고 쉽게 풀어보려 합니다.
1. 왜 기존 AI는 비트코인 앞에서 작아질까?
우리가 흔히 쓰는 ‘코인 예측 AI’들은 대부분 LSTM(Long Short-Term Memory) 이라는 기술을 주로 사용해 왔습니다. 이 친구는 시계열 데이터(시간 순서대로 된 데이터)를 잘 기억하는 똑똑한 녀석입니다.
하지만 LSTM에게도 치명적인 약점이 있었으니… 바로 ‘건망증’ 입니다. 데이터가 너무 길어지면 옛날 기억을 점점 잊어버리는 문제(Gradient Vanishing)가 발생합니다. 비트코인처럼 변동성이 심하고 긴 역사를 가진 차트에서, 중요한 과거 패턴을 잊어버린다면?
그래서 등장한 것이 바로 오늘의 주인공, xLSTM (Extended LSTM) 입니다!
2. 슈퍼히어로의 등장: xLSTM이 뭔데?
xLSTM은 기존 LSTM의 업그레이드 버전입니다. 쉽게 말해, ‘기억력 천재’ 라고 보시면 됩니다. 연구에 따르면 xLSTM은 금융 시장의 노이즈 많고 복잡한 데이터를 처리하는 데 있어 기존 모델보다 훨씬 강력하다고 합니다.
이 모델은 크게 두 가지 무기를 가지고 있습니다.
① sLSTM (스칼라 LSTM): “중요한 건 절대 놓치지 않아!”
기존 모델에 ‘지수 게이팅(Exponential Gating)’ 이라는 기술을 추가했습니다. 덕분에 중요한 정보는 확실하게 기억하고, 필요 없는 정보는 과감히 버려서 기억의 효율을 높이게 됩니다.
② mLSTM (행렬 LSTM): “도서관 통째로 암기 가능!”
이게 중요한 부분입니다. 기존에는 작은 노트(스칼라 메모리)에 기억을 했다면, mLSTM은 거대한 행렬 메모리(Matrix Memory) 를 사용합니다. 덕분에 저장 용량이 대폭 늘어나서 아주 긴 시간의 데이터도 생생하게 기억할 수 있습니다.
3. 뇌를 장착하다: 강화학습(PPO)과의 만남
xLSTM이 ‘눈(특징 추출)’이라면, 실제로 “사라!”, “팔아라!”를 결정하는 ‘뇌’가 필요하겠죠? 여기서 등장하는 것이 강화학습(Reinforcement Learning), 그중에서도 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘입니다.
- xLSTM의 역할: 차트를 보고 “어? 이거 3달 전 급등 패턴이랑 비슷한데?”라고 분석 (특징 추출)
- PPO의 역할: xLSTM의 분석을 듣고 “그럼 지금 풀매수 때려!” 혹은 “아냐, 지금은 관망해”라고 결정 (행동 선택)
실제로 연구 결과에 따르면, xLSTM을 PPO와 결합했을 때 변동성이 큰 시장에서 수익률과 방어력(MDD) 모두 기존 모델보다 훨씬 뛰어났다고 합니다.
4. 프로젝트 뜯어보기: 어떻게 구현할까?
이 멋진 이론을 실제 코드로 구현하기 위한 ‘비트코인 분석 시스템’의 구조를 아주 쉽게 요약해 드립니다. (빗썸/업비트 API 기준!)
재료 손질 (Data Loader)
- 빗썸(Bithumb) 연결: 빗썸(업비트)에서 비트코인의 24시간, 4시간 봉 데이터를 실시간으로 가져옵니다.
- 노이즈 제거 (Wavelet Denoising): 차트에는 속임수(노이즈)가 많죠? ‘웨이블릿 변환’이라는 기술로 차트를 매끄럽게 다듬어 AI가 헷갈리지 않게 도와줍니다. 실제로 이 기술을 쓰면 예측 정확도가 확 올라갑니다!
모델 조립 (xLSTM Model)
- 위에서 말한 sLSTM과 mLSTM을 블록처럼 쌓아 올려서 차트의 패턴을 읽어내는 AI 모델을 만듭니다.
훈련장 (Environment & Agent)
- Gymnasium 환경: AI가 모의 투자를 할 수 있는 가상의 훈련장입니다.
- 행동(Action): AI는 매수(Buy), 매도(Sell), 관망(Hold) 중 하나를 선택합니다.
- 보상(Reward): 돈을 벌면 칭찬(보상 +), 잃으면 꾸중(보상 -)을 주면서 스파르타식으로 훈련시킵니다!
5. 기존 모델들과의 승부 결과는?
“그래서 진짜 돈 벌어?” 가장 궁금하시죠? 연구 논문에 따르면, xLSTM 기반 모델은 최신 딥러닝 모델들(TCN, N-BEATS 등)과 비교했을 때 가장 높은 정확도를 기록했습니다.
특히 샤프 지수(투자 효율성) 와 최대 낙폭(MDD, 얼마나 덜 잃는지) 에서 기존 LSTM보다 훨씬 안정적인 성과를 보여주었습니다. 심지어 요즘 핫하다는 Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)보다 주가 예측 정확도가 더 높았답니다.
마치며: 나만의 AI 트레이더 만들기
이 프로젝트는 단순히 “가격이 오를까?”를 맞히는 것을 넘어, “언제 사고 언제 팔아야 내 계좌가 불어날까?” 를 고민하는 시스템입니다.
xLSTM의 강력한 기억력과 PPO의 과감한 판단력이 만난 이 알고리즘, 자동매매에 관심있는 알고리즘 트레이더라면 한번 도전해 보시길..
⚠️ 주의사항 이 글은 기술적인 흥미와 연구 목적을 위해 작성되었습니다. 모든 투자의 책임은 본인에게 있으며, 자동매매 시스템을 실전(Live)에 투입할 때는 반드시 충분한 백테스팅과 검증이 필요합니다!
여러분의 성공적인 투자를 기원합니다!