LLM의 주식 예측 데이터셋 구축 및 시각화 실험

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TL;DR

한 개발자가 38일 동안 고정된 프롬프트로 LLM의 주식 예측 데이터를 수집하여 모델의 편향성과 신뢰도를 분석하는 실험을 진행했다.

배경

LLM의 예측 능력을 테스트하기 위해 38일 동안 매일 약 30개의 주식 종목에 대해 10일 후 가격을 예측하도록 하는 자동화 시스템을 구축했다. 단순한 수익률 추구가 아닌 모델의 추론 근거, 감성, 신뢰도 점수 간의 상관관계를 파악하려는 실험적 목적으로 작성됐다.

의미 / 영향

이 실험은 LLM이 미래 예측 작업에서 보이는 논리적 일관성과 신뢰도 편향을 정량적으로 측정하려는 시도이다. 커뮤니티는 단순한 수익률보다 모델의 '자기 객관화' 능력(ECE)에 주목하고 있으며, 이는 향후 에이전트의 의사결정 신뢰도를 평가하는 중요한 기준이 될 것이다.

커뮤니티 반응

작성자의 실험 방식에 흥미를 보이며 데이터셋 공유를 요청하는 사용자들이 많으며, 특히 모델의 신뢰도 점수가 실제 정확도와 얼마나 일치하는지에 대한 질문이 이어지고 있습니다.

주요 논점

01중립다수

LLM을 활용한 주식 예측은 금융 조언이 아닌 모델의 추론 패턴을 분석하기 위한 실험적 접근으로 보아야 한다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

사후적으로 생성할 수 없는 실시간 예측 데이터의 가치가 높다.
모델의 편향성과 신뢰도 보정(Calibration) 분석이 기술적으로 유의미하다.

논쟁점

LLM이 수치 데이터 없이 자연어 정보만으로 유의미한 주가 예측을 할 수 있는지에 대한 의구심이 존재한다.

실용적 조언

LLM 실험 시 고정된 프롬프트와 파라미터를 사용하여 변수를 통제해야 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있다.
모델의 신뢰도 점수를 ECE 지표와 함께 분석하여 모델이 '모르는 것을 모른다고 하는지' 확인하라.

섹션별 상세

작성자는 사후적으로 조작할 수 없는 실시간 예측 데이터셋을 구축하기 위해 38일간 크론잡을 실행했다. 매일 10일 후의 주가 전망을 30개 종목에 대해 수집했으며, 고정된 프롬프트와 파라미터를 사용하여 데이터의 일관성을 유지했다. 수집된 로그에는 예측 가격뿐만 아니라 자연어 추론 근거, 감성 분석 결과, 모델이 스스로 보고한 신뢰도 점수가 포함됐다.

데이터 시각화 과정에서 모델의 추세 예측 능력과 편향성, 그리고 예상 보정 오차(ECE)를 중점적으로 분석했다. 현재까지의 결과에서 압도적인 성과는 발견되지 않았으나 시각화된 차트를 통해 모델이 특정 섹션이나 상황에서 보이는 흥미로운 패턴을 확인했다. 이는 LLM이 단순히 수치를 뱉는 것을 넘어 내부적으로 어떤 논리적 일관성을 갖는지 파악하는 근거가 된다.

38개의 개별 주식 티커에 대한 LLM의 예측 가격과 실제 가격 추이를 비교한 그리드 차트이다. — Chart각 차트의 빨간색 선은 실제 주가 흐름을, 점선들은 모델의 여러 차례 실행된 예측 경로를 나타낸다. 모델이 실제 급락이나 급등 구간에서 얼마나 민감하게 반응하는지, 그리고 예측의 분산(Variance)이 시간에 따라 어떻게 변하는지 시각적으로 보여준다.

현재 구축된 데이터셋의 규모가 작다는 한계를 극복하기 위해 Gemini Flash 및 Gemini Flash-Lite 모델을 활용한 대규모 2차 데이터셋 구축을 진행 중이다. 더 많은 샘플을 확보하여 통계적 유의성을 높이고, 대시보드를 통해 데이터를 빠르게 탐색할 수 있는 MVP 모델을 개발하여 커뮤니티와 공유할 계획을 밝혔다.

용어 해설

ECE: — 모델이 예측한 확률(신뢰도)과 실제 정확도 사이의 차이를 측정하는 지표이다. AI 모델이 자신의 예측에 대해 얼마나 정확하게 확신하는지 평가하며, 이 수치가 낮을수록 모델의 신뢰도 판단이 실제 결과와 잘 일치함을 의미한다.
Model Bias: — 학습 데이터나 알고리즘의 특성으로 인해 특정 방향으로 치우친 결과를 내놓는 현상이다. 주식 예측 맥락에서는 모델이 항상 낙관적이거나 비관적인 예측을 내놓는 경향성을 분석하는 데 사용된다.
Cronjob: — 리눅스 계열 운영체제에서 특정 시간에 특정 작업을 자동으로 실행하도록 설정하는 스케줄러이다. 이 실험에서는 매일 정해진 시간에 주식 예측 데이터를 자동으로 수집하고 로그를 남기는 자동화 도구로 활용됐다.

언급된 도구

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