📊 MetaTrader에 딥러닝 모델 TFT를 적용해 본다면

최근 시계열 예측 모델로 Temporal Fusion Transformer(TFT)를 공부 중인데, 구조를 보면 금융 데이터에 정말 잘 맞아 떨어집니다. 단순히 어텐션만 쓰는 게 아니라, 정적 변수와 시간에 따라 변하는 외생 변수, 실제 관측 시계열을 동시에 처리해 주기 때문에 복잡한 금융 시장에서도 유용해 보입니다.

LSTM이나 기존 RNN 모델처럼 시퀀스를 통째로 처리하는 게 아니라, 입력 데이터를 여러 계층으로 나눠서 독립적으로 해석하는 방식이라 해석력도 좀 더 낫습니다. 특히 확률 기반 예측이 가능하다는 점도 매력적이네요. 현재는 MetaTrader에 이걸 어떻게 붙일 수 있을지 설계도를 그려보는 중입니다.

🧐 배경 설명 및 요약

이 글은 복잡한 주가 예측 문제에 딥러닝 모델을 활용하려는 개인 트레이더의 접근을 보여 줍니다. 작성자는 최근 각광받는 시계열 예측 모델인 Temporal Fusion Transformer(TFT)를 MetaTrader 5 같은 실제 트레이딩 플랫폼에 적용하려는 아이디어를 공유하고 있습니다.

TFT는 정적 변수(예: 종목 속성), 시간변화 외부 변수(예: 환율, 금리), 실제 가격 데이터를 동시에 처리할 수 있는 구조로, 금융 시장처럼 데이터 종류가 다양한 환경에 적합하게 설계됐습니다. LSTM 같은 기존 모델과 달리 해석 가능성이 높은 예측을 제공한다는 점이 장점이며, 작성자는 이를 개인 트레이딩 전략에 응용하려는 계획을 세우는 중입니다.