SVM, LSTM, CNN-LSTM과 TCN을 이용한 금 가격 예측

Abstract

금은 불확실한 경제 시대에서 안전한 상품으로 사용되며, 세계의 많은 금융 활동에 영향을 끼치는 세계 경제의 핵심 요소이다. 이러한 금 가격에 대한 정확한 예측은 금 가격 변동에 대한 통찰력을 제공하며 투자자들이 올바른 결정을 내리는 데 도움이 되어 상당한 이익을 얻을 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 따라서, 신뢰할 수 있는 금 가격 예측 모델의 개발은 매우 중요하다. 최근 금 가격 예측의 선행 연구에서 SVM, LSTM, CNN-LSTM, 그리고 TCN 모델이 높은 성과를 보인 바 있다. 따라서, 본 논문에서는 금 가격 예측을 위해 SVM, LSTM, CNN-LSTM과 TCN 모델을 사용하여 그 예측 성능을 비교한다. 이 연구는 2019년 1월 1일부터 2022년 9월 30일까지의 미국 달러(USD) 기준 일일 금 가격 데이터를 분석에 사용하고, 모델의 성능 평가 지표로 RMSE, MAE와 MAPE를 사용한다. 연구 결과는 TCN 모델이 나머지 모델들과 비교하여 가장 낮은 RMSE, MAE, MAPE를 보이며 가장 높은 예측성능을 보였다. 또한, MCS 분석 결과에서도 TCN 모델이 가장 우수한 모델임을 보이며, 금 가격 예측에서 TCN 모델이 차세대 딥러닝 모델로서 충분히 사용 가치가 있음을 보였다.;Gold is used as a safe commodity in uncertain economic times, and is a key component of the global economy that affects many of the world's financial activities. Accurate predictions of gold prices provide insight into fluctuations in gold prices and can provide investors with opportunities to make significant profits by helping them make the right decisions. Therefore, the development of a reliable gold price prediction model is very important. In recent studies on gold price prediction, SVM, LSTM, CNN-LSTM, and TCN models have shown high performance. Therefore, in this paper, we compare its prediction performance with those of SVM, LSTM, CNN-LSTM, and TCN models for gold price prediction. This study uses daily gold price data based on US dollar (USD) from January 1, 2019 to September 30, 2022, and uses RMSE, MAE, and MAPE as performance evaluation indicators for the model. The results of the study showed that the TCN model has the lowest RMSE, MAE, and MAPE compared to the rest of the models and showed the highest predictive performance. In addition, the results of the MCS analysis also show that the TCN model is the best model. In the gold price prediction, the TCN model is sufficiently valuable as a next-generation deep learning model.