3 Deep Learning for Time Series Modeling

3 Deep Learning for Time Series Modeling

암호화폐 시장은 그 변동성이 높고 예측하기 어려운 특징 때문에, 투자자들에게 매력적인 기회를 제공하는 한꺼번에 상당한 리스크를 안고 있습니다. 이같이 리스크를 관리하면서 암호화폐 투자를 통해 수익을 극대화하기 위해서는 구체적인 전략이 필요합니다. 다음은 암호화폐 투자 시 고려해야 할 주요 리스크 관리 방법입니다.

투자 리스크 평가

다음으로 필요한 전술은 투자 리스크를 정확하게 평가하는 것입니다. 투자자는 투자하는 자산의 리스크를 정확하게 알아차리고 해부하는 것이 중요합니다. 이를 위해 투자자는 자산의 과거 성과, 시장 환경, 산업 흐름 등을 종합적으로 고려하여 리스크를 정량화하고 평가해야 합니다. 이를 통해 투자자는 투자에 따른 잠재적인 리스크를 사전에 깨닫고 대비할 수 있습니다.

모델 설명 가능성과 모델 투명성 비교

ML 모델은 자주 블랙박스로서 해석이 어려운 경우가 많습니다. 모델의 설명력을 높이기 위해 자주 SHAP 값이라고 불리는 셰플리 부가 설명을 사용하는데, 이는 간단한 답을 제공할 수 있습니다. 하지만 이 방법은 실제로 추정 품질을 평가하지 않고 특정 피처가 결과에 미치는 영향만을 보여주기 때문에, 규정 준수 팀은 필요한 의사 다짐 프로세스에서 XGBoost와 같은 기술보다는 일반화된 선형 모델GLM과 같은 간단한 접근 계획을 우선시합니다.

하지만 이는 모델의 해석 가능성을 높이기 위해 과도하게 사용되는 경우도 있습니다. 하지만 이곳에서 상황 유지는 끝나게 됩니다.

이같이 기술을 사용하여 수백 개 혹은 수천 개의 매개변수로 학습된 어려운 모델에는 어느 정도의 투명성을 제공할 수 있을 것입니다.

Better Together

EY는 금융 서비스 업계에서 효과적인 모델 리스크 관리의 중요성을 느끼고 있습니다. 그래서 EY는 규정 준수에서 추측을 배제하고 철저한 모델 감사 기능을 제공하는 AI 설명 가능성을 위한 데이터브릭스 및 EY 모델 리스크 관리 액셀러레이터를 소개하게 되어 기쁩니다. 이 액셀러레이터는 데이터의 확장과 모델링 기능의 발전에 따라 최종 사용자가 모델의 투명성과 해석 가능성을 확보할 수 있도록 지원합니다.

또한, AI 거버넌스에 필요한 요청을 충족하기 위해 모델을 문서화하고 규제 및 비즈니스와 연관된 변경 사항을 처리하는 일관되고 간소화된 접근 계획을 제공합니다.

이 액셀러레이터는 금융 서비스 회사에 규제 표준을 준수하는 재사용 가능한 노트북을 활용하여 자동으로 생성되는 모델 문서화 솔루션을 제공합니다.

투자 리스크 관리 방법

투자 리스크를 관리하기 위한 여러 가지 방법이 있습니다. 첫째, 분포 투자는 투자자가 자산을 여러 자산 클래스나 산업군에 분산하여 리스크를 분산시키는 것을 의미합니다. 둘째, 리스크 평가와 모니터링은 투자자가 투자 포트폴리오의 리스크를 평가하고 주기적으로 모니터링하여 조정하는 것을 의미합니다. 셋째, 투자목표와 리스크 프로필의 일치는 투자자의 투자 목표와 리스크 인정 수준을 고려하여 포트폴리오를 구성하는 것을 의미합니다.

이같이 방법들을 통해 투자 리스크를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

제품군 다변화

투자 리스크를 관리하는 또 다른 전술은 제품군 다변화입니다. 제품군 다변화는 투자자가 여러 자산 클래스나 산업군에 자산을 분산하여 투자하는 것을 의미합니다. 이를 통해 투자자는 특정 자산이나 산업군의 긍정적이지 않은 영향을 받을 경우에도 전체 포트폴리오의 리스크를 분산시킬 수 있습니다. 제품군 다변화는 안정되는 수익을 추구하는데 도움을 줄 수 있으며, 투자자의 리스크 인정 수준에 맞는 포트폴리오를 구성하는데 필요한 역할을 합니다.

모델 문서화

모델 개발자 문서의 일반적인 요소를 포함하는 표준 템플릿을 게시하는 것은 프로세스 표준화와 간소화를 위한 필요한 노력입니다. 하지만 각 비즈니스 영역의 요구에 맞게 조정해야 하는 경우가 많아 불일치가 발생할 수 있고, 유효성 검사 시간이 증가할 수 있습니다. 하지만 근본적인 사안은 모델 문서 자체가 아니라 문서가 전달되고 시행되는 방식에 있을 수 있습니다. 이 프로세스는 모델이 구축된 후에 처리되는 활동으로, 많은 수작업과 관리 오버헤드, 모델 개발자와 검증 팀 간의 필요하지 않은 커뮤니케이션을 유발하여 전달 일정이 늦어지고 모델의 효과에 영향을 줄 수 있습니다.

예를 들어, 고객 행동이 변경되었을 수 있습니다. 이같이 사안을 해결하기 위해서는 효과적인 모델 개발 프로세스와 문서 전달 및 시행을 위한 개선이 필요합니다.

자주 묻는 질문