AI 암호화폐 가격 예측 모델, 변동성 테스트에 직면

인공지능(AI)은 현대 시대의 가장 중요한 기술 발전 중 하나로, 우리의 업무 방식뿐만 아니라 의사결정 방식까지 재구성하고 있습니다.

국경을 초월해 24시간 운영되는 암호화폐 시장에서 AI 모델은 특히 급격하고 극심한 가격 변동을 예측하는 데 큰 관심과 채택을 받고 있습니다. 이러한 변동성은 암호화폐를 특별한 기회로 만들지만 동시에 매우 예측하기 어렵게 합니다.

기술이 더욱 발전하고 널리 채택됨에 따라 시장 참여자들은 소음 속에서 패턴을 식별하고 예측 인사이트를 생성하기 위해 머신러닝 시스템에 점점 더 많이 의존하고 있습니다.

하지만 암호화폐 시장은 예측하기 가장 가혹한 금융 환경 중 하나를 제공합니다.

극심한 변동성이 큰 이유이지만, 투기적 심리, 거시경제 충격, 규제 변화, 소셜 미디어에 의해 촉발되는 거래 행동 등 다른 요인들도 암호화폐 예측을 매우 어렵게 만듭니다.

정교한 딥러닝 아키텍처와 방대한 온체인 및 시장 데이터를 갖춘 연구자, 트레이더, 투자자들은 이제 인간 분석가들이 일관되게 수행하지 못했던, 암호화폐 가격이 다음에 어디로 향할지를 예측하려 하고 있습니다.

하지만 이제 핵심 질문은 AI가 암호화폐 가격을 예측할 수 있는가가 아니라, 이러한 모델이 변동성 높은 시장 상황에서 일관되게 신뢰할 수 있는 실제 거래 이점을 제공할 수 있는가 입니다.

암호화폐 채택이 계속 성장하고 전통 금융 부문과의 통합을 통해 주류로 자리잡음에 따라, 새로운 연구는 극심한 가격 변동이 제기하는 도전을 극복하고 정밀한 예측을 생성할 수 있는 신뢰할 수 있는 모델을 제공하는 것을 목표로 합니다.

이 연구는 비트코인, 이더리움, 도지코인, 라이트코인 네 가지 주요 암호화폐에 대한 딥러닝 모델을 평가했으며, 고급 머신러닝 알고리즘이 특정 조건에서 예측 정확도를 향상시킬 수 있지만 변동성이 여전히 모델의 견고성, 확장성 및 실용적 적용을 제한한다는 것을 발견했습니다.

AI 붐이 암호화폐 시장에 도달

오늘날 AI는 어디에나 존재합니다, 우리 삶의 필수적인 부분이 되고 있습니다. 그리고 AI가 갑자기 등장한 것처럼 보일 수 있지만, 실제로는 그렇지 않습니다.

AI는 1950년대부터 개발되어 수십 년에 걸친 연구와 기술 혁신을 거쳐 진화해 왔습니다. 그러나 오랜 역사에도 불구하고, 이 기술은 신흥 분야에서 주류 비즈니스 도구로 놀라운 속도로 전환되었습니다. 이러한 가속은 2022년 말에 ChatGPT가 출시되면서 무시할 수 없게 되었습니다.

OpenAI의 널리 인기 있는 챗봇 ChatGPT는 Microsoft (MSFT )의 지원을 받아 단 5일 만에 100만 사용자를 달성하며 기록을 깨뜨렸습니다. 강력한 대형 언어 모델(LLM)을 일반 사용자들이 쉽게 이용할 수 있게 함으로써, ChatGPT는 AI를 틈새 기술 개념에서 주류로 끌어올렸습니다. 현재 전 세계적으로 주간 활성 사용자가 9억 명에 달해, 전 세계 인구의 상당 부분이 어느 형태로든 AI와 상호작용하고 있습니다.

그 채택은 소비자를 훨씬 넘어 확장됩니다. 오늘날 기업들은 자동화, 소프트웨어 개발, 사이버 보안, 의료 진단, 마케팅, 고객 서비스, 물류 및 예측 등에 AI 도구를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.

맥킨지에 따르면, 조사된 조직의 약 88%가 2025년까지 최소 하나의 비즈니스 기능에서 AI를 사용할 것이며, 이를 ‘조직을 변혁하고 워크플로우를 재설계하며 혁신을 가속화하는 촉매제’로 간주하고 있습니다.

AI의 매력은 방대한 데이터를 처리하고, 반복 작업을 자동화하며, 비선형 관계를 식별하고, 인간보다 훨씬 빠르게 예측을 생성할 수 있는 능력에 있습니다. 그 결과, 기업들은 생산성을 향상하고 운영 비용을 절감하며 고객 경험을 개인화하고 혁신 주기를 가속화하기 위해 AI를 빠르게 도입하고 있습니다.

맥킨지는 AI가 전 세계적으로 장기적인 생산성 향상에 수조 달러를 기여할 수 있다고 추정합니다. 놀랍지 않게도 AI 도입이 가장 활발한 분야 중 하나는 금융 부문이며, 여기서 은행과 투자 회사들은 머신러닝 모델을 사용해 사기 탐지, 자금세탁 방지(AML) 규정 준수, 위험 관리 및 자동 거래 실행을 수행합니다.

한편, 암호화폐 시장은 디지털 기반 구조와 고빈도 데이터 생성으로 인해 AI 실험에 특히 매력적인 환경으로 부상했습니다.

암호화폐 분야의 AI는 일반적으로 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 강화학습 및 예측 분석을 블록체인 기반 금융 시스템에 적용하는 것을 의미합니다. 현재 AI 도구는 암호화폐 트레이딩 봇, 시장 감성 분석, 사기 탐지, 블록체인 분석, 스마트 계약 감사, 포트폴리오 최적화, 자율 위험 관리, 탈중앙화 금융(DeFi) 분석 및 토큰 가격 예측 등에 활용되고 있으며, 블록체인은 투명성과 감사 가능성을 제공합니다.

AI와 암호화폐의 융합은 자연스러운 진화로, 차세대 금융 상품을 형성하고 투기를 넘어 실제 수익 창출 애플리케이션으로 채택을 촉진할 것으로 기대됩니다.

더욱 중요한 것은 암호화폐 시장의 기관화가 진행되고 디지털 자산이 확대됨에 따라, 변동성이 큰 가격 환경을 탐색할 수 있는 보다 정교한 예측 시스템에 대한 수요가 강화되고 있다는 점입니다.

혼돈의 시장에서 우위를 찾다

As crypto emerges as a key factor in financial market opportunities, investors seek accurate predictions to make informed decisions and increase profits. But forecasting crypto prices isn’t easy; as 2020년 연구에 따르면¹, it’s a challenging task “due to its chaotic and very complex nature.”

암호화폐 가격 예측은 과거 데이터, 기술 지표, 거래 행동, 거시경제 정보 및 소셜 미디어 감성, 블록체인 활동과 같은 기타 데이터 세트를 활용해 미래 가격 움직임을 예측하는 과정입니다. 이는 거대한 재무적 이해관계와 실제 과학적 도전이 교차하는 영역에 위치합니다.

투자자에게 미래 가격 움직임을 예측할 수 있는 능력은 수익 가능성을 의미합니다. 현재 5억 명 이상이 최소 하나의 암호화폐를 보유하고 있으며, 비트코인만으로도 전체 암호화폐 시장의 58%를 차지하고 시가총액은 1.5조 달러에 달합니다.

이처럼 많은 사용자와 막대한 자본이 움직이는 상황에서, 약간이라도 더 나은 예측 모델은 다수에게 상당한 재무적 이점을 제공할 수 있습니다.

특히 급격한 가격 상승과 짧은 기간 내 급락은 투기적 트레이더에게 수익 기회를 제공합니다. 과거 암호화폐 사이클은 변동성이 급증할 때, 스테이블코인으로 전환하며 시기 적절히 반응하는 트레이더가 더 좋은 성과를 보인다는 것을 보여줍니다. 이러한 변화를 탐색하는 것은 단순히 규율에만 의존하는 것이 아니라, 예측 모델이 약속하는 선견지명을 필요로 합니다.

암호화폐는 지속적으로 거래되고 단기적인 큰 변동을 겪기 때문에, 예측 도구는 트레이더와 투자자들이 진입 시점을 더 잘 타이밍하고, 포지션 규모를 정하고, 포트폴리오를 균형 잡으며, 위험 노출을 관리하고, 심지어 차익 거래 기회를 활용하는 데에도 가치가 있습니다. 그러나 암호화폐 가격을 예측하는 것은 전통적인 금융 자산을 예측하는 것만큼 쉽지 않습니다.

암호화폐 고유의 높은 변동성은 투기적 시장으로서 수익성을 제공하지만, 가격 예측 분석을 복잡하게 만듭니다. 또한 암호화폐 시장은 감정, 뉴스, 주요 토큰 보유자(일명 ‘고래’)의 행동에 따라 움직입니다. 고래는 단일 거래만으로도 시장을 움직일 수 있습니다. 이와 같이 소셜 미디어 서사, 규제 동향, 거시경제 상황 및 온체인 데이터 흐름도 암호화폐 가격에 큰 영향을 미칩니다.

게다가 암호화폐의 탈중앙화 특성, 거래 속도와 생태계 변동성 같은 독특한 특징, 그리고 기술 발전, 정부 정책, 글로벌 사건, 대중 인식 등 요인에 대한 민감성은 정확한 예측을 더욱 어렵게 합니다.

따라서 AI 시스템이 정확한 암호화폐 움직임을 예측하기는 어렵습니다. 기술은 데이터 품질 문제, 일반화 부족, 시장 체제 변화 및 블랙스완 사건에 어려움을 겪습니다. AI 모델은 정확한 가격 목표보다는 방향 신호, 감성 점수 및 단기 추세 확률을 예측하는 데 더 효과적입니다.

제한에도 불구하고, AI를 암호화폐 예측에 적용하는 사례는 크게 증가했습니다.

AI 모델의 약속과 실패 지점

주식 가격 예측과 마찬가지로, 암호화폐 가격 예측은 일반적인 시계열 문제 유형입니다. 그러나 ARIMA(자기회귀 누적 이동 평균) 모델 및 통계 회귀와 같은 전통적인 예측 방법은 암호화폐 가격의 비선형 행동, 체제 불안정성 및 외부 충격에 대한 민감성을 포착하는 데 어려움을 겪습니다.

AI 모델, 특히 딥러닝 아키텍처는 복잡한 시간적 관계를 학습하고 대규모 다차원 데이터 세트에 적응할 수 있기 때문에 매력적입니다.

딥러닝(DL)은 비선형 및 복잡한 문제를 해결하도록 설계된 머신러닝의 한 분야입니다. 암호화폐 가치가 거의 혼돈적이고 예측 불가능한 행동을 보이기 때문에, 딥러닝 기술은 암호화폐 가격을 예측하는 훌륭한 대안을 제공합니다.

이러한 모델은 현대 암호화폐 예측 연구의 핵심이 되었으며, 기관 암호화폐 트레이딩 데스크의 표준 구성 요소가 되었습니다.

현대 AI 기반 암호화폐 예측 시스템은 이제 일반적으로 시계열 예측을 위해 장단기 기억(LSTM) 네트워크를, 특징 추출을 위해 합성곱 신경망(CNN)을, 시퀀스 모델링을 위해 트랜스포머 아키텍처를, 거시경제 및 상관 자산 데이터를 활용한 다변량 모델을, 뉴스와 소셜 미디어 데이터를 기반으로 훈련된 감성 분석 시스템을, 그리고 자동화된 거래 전략을 위해 강화 학습을 사용합니다.

CNN과 LSTM 네트워크는 가장 널리 사용되고 성공적인 딥러닝 기술 중 두 가지입니다.

LSTM은 순차 데이터를 처리하도록 설계된 특수한 형태의 순환 신경망(RNN)입니다. 전통적인 네트워크가 장기 컨텍스트를 기억하는 데 어려움을 겪는 반면, LSTM은 피드백 연결을 사용해 장기 의존성을 학습할 수 있습니다.

이 네트워크는 시간에 따라 정보를 저장하고 업데이트하는 메모리 셀, 새로운 정보를 셀에 추가할지를 제어하는 입력 게이트, 정보를 제거할지를 제어하는 망각 게이트, 그리고 메모리 셀의 정보를 다음 은닉 상태와 출력으로 전달할지를 제어하는 출력 게이트로 구성되어, 제어된 정보 흐름을 생성합니다.

LSTM 모델은 최근 및 과거의 패턴 모두가 예측 가치를 지니는 시계열 예측에서 놀라운 성능을 보여왔습니다.

한편, 양방향 장단기 기억(BiLSTM)은 순서 데이터를 앞뒤 두 방향으로 처리합니다. 두 개의 LSTM 레이어를 반대 방향으로 연결해 공유 출력에 결합함으로써 과거와 미래의 컨텍스트 정보를 모두 포착하여 시계열 예측에 매우 효과적입니다.

그 다음은 합성곱 신경망(CNN)으로, 이미지와 비디오와 같은 격자 구조 데이터를 처리하도록 설계된 특수 딥러닝 모델입니다. 이들은 훈련 가능한 필터의 계층을 통해 복잡한 객체의 공간 패턴을 자동으로 학습함으로써 인간 시각 시스템을 모방합니다. CNN은 컨볼루션 및 풀링 레이어를 활용해 원시 입력 데이터를 필터링하고 유용한 특징을 추출한 뒤, 완전 연결 레이어에 전달해 최종 출력을 생성합니다.

트랜스포머 아키텍처는 현대 AI의 기반이 되는 딥러닝 설계로, 입력 간 관계를 포착하기 위해 자체 주의 메커니즘을 사용합니다. 단계별로 이동하는 대신 전체 시퀀스를 한 번에 처리합니다.

이러한 모델이 암호화폐 시장의 구조적 불안정성을 다룰 수는 있지만, 실제 거래에서 의미 있게 개선할 수 있는지는 의문입니다.

많은 모델이 고차원성과 확장성 문제에 직면해 암호화폐 시장의 독특한 변동성에 적응하는 데 제한을 받습니다. 또한 복잡한 모델이 훈련 데이터의 특이한 노이즈를 학습하고 일반화 가능한 신호를 놓치는 과적합 문제에도 직면합니다.

실험실 성능과 실제 시장 성능 사이의 격차는 여전히 큽니다. 투자자와 트레이더에게 이는 AI 예측 도구를 마법의 구슬처럼 사용하기보다는 불확실성을 줄이는 의사결정 지원 시스템으로 활용해야 함을 의미합니다.

새로운 연구, AI를 암호화폐 변동성에 테스트

호주 시드니 UNSW 대학 수학·통계학부 전이 인공지능 연구 그룹의 연구원들은 “암호화폐 가격 예측을 위한 딥러닝 모델 검토: 구현 및 평가²“라는 연구를 발표했으며, 이 연구에서는 변동성 높은 상황에서 암호화폐 가격 예측을 위한 딥러닝 모델을 평가했습니다.

그들은 머신러닝 및 딥러닝 모델이 예측 능력과 다중 모달, 시공간 데이터 및 시계열을 모델링하는 능력에서 유망함을 발견했습니다.

특히 연구진은 LSTM 및 CNN 변형, Conv-LSTM 시스템, 트랜스포머 모델을 포함한 다양한 딥러닝 아키텍처를 조사하고, 주요 암호화폐 여러 종에 대해 단변량 및 다변량 예측 전략을 비교했습니다.

연구는 비트코인 (BTC ), 이더리움 (ETH ), 도지코인 (DOGE ), 라이트코인 (LTC )에 초점을 맞추었으며, 이들의 예측 성능은 COVID-19 이전 데이터 세트를 사용해 초기 팬데믹 기간을 예측하고, COVID 시대 데이터 세트를 사용해 2023년에서 2024년 사이의 가격을 예측하도록 평가했습니다.

이 설계를 통해 연구진은 딥러닝 시스템이 변동성의 주요 변동 및 시장 상황 변화에 어떻게 대응하는지를 테스트했습니다.

연구 결과, 다변량 전략을 적용한 컨볼루션 LSTM이 네 가지 암호화폐와 두 실험 조건 모두에서 일관되게 ‘뛰어난’ 예측 성능을 보였습니다. 고도로 상관된 암호화폐의 종가와 금 가격을 함께 포함한 전략이 가장 높은 예측 정확도를 달성했으며, 그 뒤를 양방향 LSTM 모델이 경쟁력 있는 결과를 제공했습니다.

한편, 트랜스포머 모델은 두 시스템에 비해 성능이 저조했으며, 이는 다른 분야에서의 우월한 평판과는 반대됩니다. 이는 사용 가능한 데이터 세트 규모가 작기 때문일 수 있습니다.

비트코인은 2009년에 설립되어 현재 17년 된 반면, 라이트코인은 15년 역사를 가지고 있습니다. 널리 인기 있는 밈 코인 도지코인은 13년의 역사를 가지고 있으며, 이더리움은 10년 조금 넘게 운영되고 있습니다.

암호화폐 역사는 비교적 짧은 반면, 트랜스포머 모델은 대량 데이터에 적합하고 텍스트에서 강력한 주의 메커니즘이 이 주요 암호화 자산의 제한된 금융 시계열에 적용될 때는 오히려 단점이 됩니다.

연구는 또한 다변량 딥러닝 모델이 고도로 상관된 암호화폐와 금 가격과 같은 외부 변수를 포함할 때 단변량 모델보다 우수한 성능을 보인다는 것을 발견했습니다.

이는 암호화폐가 독립적으로 움직이지 않으며, 상관된 시장 신호를 활용하면 예측 성능을 향상시킬 수 있음을 시사합니다. 연구진은 BTC와 ETH의 가격 행동 사이에 특히 강한 상관관계를 관찰했으며, DOGE는 보다 불규칙하고 모델링이 어려운 변동성 패턴을 보였습니다. 그러나 단순히 변수를 추가한다고 해서 개선이 보장되는 것은 아닙니다.

연구에 따르면, 일반적인 외부 변수를 포함하면 모델을 오도할 수 있습니다. 성능 향상은 목표 변수와 진정하고 안정적인 관계를 가진 특징을 선택함으로써 얻어집니다. 따라서 팀이 가장 상관도가 높은 동반 암호화폐와 금을 포함하도록 다변량 모델을 확장했을 때, 예측 정확도가 크게 향상되었습니다.

특히, 연구는 변동성이 예측 정확도를 크게 감소시킨다는 점을 강조합니다. COVID-19 변동성 데이터 세트로 훈련된 모델은 보다 안정적인 팬데믹 이전 데이터로 훈련된 모델보다 예측 오류가 더 높았습니다. 이 결과는 딥러닝 시스템이 과거 구조를 식별하고 단기 예측 정확도를 향상시킬 수 있지만, 구조적 불안정성과 시장 스트레스 기간에는 성능이 저하된다는 일반적인 관점을 뒷받침합니다.

COVID-19 체제 전환은 가장 교육적인 스트레스 테스트를 제공했습니다. 팬데믹 이전 데이터로 훈련된 모델을 초기 COVID 기간에 평가하고, COVID 시대 데이터로 훈련된 모델을 2023-2024년 가격을 예측하도록 사용할 때, 예측 정확도가 눈에 띄게 감소했습니다. 연구는 다음과 같이 언급했습니다:

COVID-19의 영향 측면에서, 우리는 암호화폐의 종가 변동성이 상당히 뚜렷하며 이는 해당 모델에 추가적인 도전을 가져온다는 것을 발견했습니다. 우리의 실험 결과는 높은 변동성을 가진 훈련 데이터 세트를 활용하면 예측 정확도가 약화된다는 것을 보여줍니다.

또한 최고 성능 모델의 경우, 실제값과 예측값 사이 평균 차이를 측정하는 평균 제곱근 오차(RMSE)가 COVID 이전 실험에서는 BTC와 ETH에 대해 0.02였으나, COVID 시대 실험에서는 0.03으로 증가했다고 보고했습니다.

인기 있는 밈 코인 DOGE의 경우, 2021년 1월과 5월에 극심한 변동성 급증으로 월 변동성이 20%를 초과했으며, 이는 훈련 데이터에서 보인 수준을 크게 넘어서는 도전을 제시했습니다.

게다가 ARIMA 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같은 단순 통계 모델은 암호화폐 예측 작업에서 딥러닝 아키텍처보다 훨씬 못했습니다.

그럼에도 불구하고, 연구자들은 예측 정확도가 거래 수익성을 보장한다는 의미로 받아들여서는 안 된다고 경고합니다. RMSE가 낮아지면 예측 신뢰성이 향상되지만, 실제 거래 결과는 트레이더의 실행 품질, 시장 유동성, 슬리피지, 거래 비용 및 갑작스러운 외부 충격 등에 좌우됩니다.

데이터 품질 및 규모는 트랜스포머 모델이 어려움을 겪는 다른 제한 요인이며, 이는 단순히 아키텍처 복잡성만으로는 더 나은 금융 예측 성능을 보장하지 못한다는 생각을 뒷받침합니다.

암호화폐 예측 시스템을 개선하기 위해, 논문은 불확실성 정량화를 위한 베이지안 딥러닝, 뉴스와 소셜 미디어 데이터를 통합한 다중 모달 모델, 보다 강하게 상관된 변수를 식별하기 위한 인과 추론, 그리고 시간별 또는 일중 데이터를 활용한 고주파 예측을 권장합니다.

결론

지난 10년 동안 암호화폐는 상당한 채택을 얻었으며 이제 전통 금융 세계와의 깊은 통합을 보이고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 암호화폐는 여전히 높은 변동성을 보이며 투기적 행동, 거시경제 충격 및 예측 불가능한 외부 촉진제에 취약해 정확한 가격 예측을 극도로 어렵게 만듭니다.

AI 기반 예측은 틈새 학술 주제에서 트레이더, 기관 및 금융 연구자들이 이러한 변동성 높은 시장을 보다 효과적으로 탐색하려는 주요 관심 분야로 진화했습니다.

그럼에도 불구하고, 머신러닝 시스템이 예측 품질을 향상시킬 수는 있지만 불확실성을 완전히 없애거나 일관되게 수익성 있는 거래 결과를 보장할 수는 없습니다. 고급 모델조차도 COVID-19 기간과 같은 고변동성 환경에 취약합니다.

궁극적으로 AI 암호화폐 예측 모델은 인간 분석가가 놓칠 수 있는 패턴을 식별하고, 개인이 처리할 수 없는 규모의 데이터 세트를 처리하며, 거래 결정에 의미 있는 우위를 제공할 수 있는 확률적 신호를 생성하는 의사결정 지원 도구로 보는 것이 가장 적절합니다.

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참고문헌

1. Pintelas, E., Livieris, I. E., Stavroyiannis, S., Kotsilieris, T., & Pintelas, P. (2020년 5월 7일). 암호화폐 가격 예측 문제 조사: 딥러닝 접근법. Artificial Intelligence Applications and Innovations, 584, 99–110. Springer. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7256561/2. Wu, J., Alom, M. Z., & Taha, T. M. (2026). 암호화폐 가격 예측을 위한 딥러닝 모델 검토: 구현 및 평가. Intelligent Systems with Applications, 29, 101337. Elsevier. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S3050475926002101