혁신적인 AI 기반 금융 예측 프레임워크, RD-Agent(Q) 등장!

마이크로소프트 연구진이 개발한 RD-Agent(Q)는 AI 기반 다중 에이전트 프레임워크로, 금융 시장 예측의 정확도와 효율성을 획기적으로 향상시켰습니다. 기존 방식보다 높은 수익률을 달성했으며, 실제 시장에서 성능을 검증받았습니다.

AI가 금융 시장 예측의 판도를 바꾼다: RD-Agent(Q)의 놀라운 성과

금융 시장의 불확실성과 복잡성은 예측의 어려움으로 이어져 왔습니다. 고차원 데이터, 비정상성, 지속적인 변동성은 정확한 예측을 가로막는 주요 장벽이었습니다. 하지만 최근 마이크로소프트 연구진이 개발한 RD-Agent(Q) 는 이러한 어려움을 극복할 혁신적인 해결책을 제시합니다.

RD-Agent(Q) 는 데이터 중심의 다중 에이전트 프레임워크로, 정량적 전략의 전 과정을 자동화합니다. 기존의 제한적인 자동화, 낮은 해석력, 그리고 요소 분석 및 모델 혁신 간의 단절된 조정이라는 문제점을 해결하기 위해, 연구진은 두 가지 반복적인 단계를 도입했습니다.

첫 번째 단계인 연구 단계에서는 목표 지향적인 프롬프트를 설정하고, 도메인 사전 지식에 기반한 가설을 형성하여 구체적인 작업으로 매핑합니다. 두 번째 단계인 개발 단계에서는 코드 생성 에이전트인 Co-STEER를 사용하여 작업별 코드를 생성하고, 실제 시장 백테스트를 통해 실행합니다. 이 두 단계는 실험 결과를 철저히 평가하고 이후 반복에 대한 정보를 제공하는 피드백 단계를 통해 연결되며, 다중 무장 밴딧 스케줄러를 통해 적응적 방향 선택을 수행합니다.

실제 실험 결과는 놀랍습니다. RD-Agent(Q)는 기존의 요소 라이브러리보다 최대 2배 높은 연간 수익률을 달성했으며, 70% 적은 요소만을 사용했습니다. 또한 최첨단 심층 시계열 모델을 실제 시장에서 능가하는 성능을 보였습니다. 특히, 요소와 모델의 공동 최적화를 통해 예측 정확도와 전략의 강건성 간의 균형을 잘 맞췄습니다. (코드는 https://github.com/microsoft/RD-Agent 에서 확인 가능합니다.)

RD-Agent(Q) 는 단순한 알고리즘이 아닌, 금융 시장 예측에 대한 새로운 패러다임을 제시합니다. AI를 통해 자동화된 연구 및 개발 프로세스를 구축함으로써, 효율성을 극대화하고 더욱 정확하고 강력한 전략을 개발할 수 있는 길을 열었습니다. 앞으로 이러한 기술이 금융 시장에 어떠한 영향을 미칠지, 그리고 어떻게 발전해 나갈지 지켜보는 것은 매우 흥미로운 일일 것입니다. 이 연구는 Yuante Li, Xu Yang, Xiao Yang, Minrui Xu, Xisen Wang, Weiqing Liu, 그리고 Jiang Bian에 의해 수행되었습니다.