단기 가격 예측 곡선 모델 선택

상태

승인

후보군

방안	설명
선형회귀 + 모멘텀 가중	최근 5일 종가 기울기를 계산하고 momentum_score를 가중해 5일 예측값과 표준편차 밴드를 생성
LSTM	순환 신경망 기반 딥러닝 모델로 시계열 예측
Prophet	Facebook이 공개한 시계열 예측 라이브러리

결정

단순 선형회귀 기울기에 momentum_score 가중을 적용하는 방식을 채택한다. build_prediction(closes, momentum_score, horizon=5) 함수로 구현하며, 주의 문구를 응답에 반드시 포함한다.

결정 이유

• 목적이 정확한 가격 예측이 아닌 방향 참고 시그널이므로 설명 가능성과 단순성이 우선이다
• 외부 ML 라이브러리 의존이 없어 배포·유지보수가 단순하다
• 결정론적 알고리즘이므로 동일 입력에 동일 결과를 보장한다

검토 대안

방안	기각 이유
LSTM	훈련 데이터 부족(20일), 오버피팅 위험, 추론 인프라 필요
Prophet	외부 라이브러리 의존, 현재 규모에 불필요한 복잡도

트레이드 오프

• 득: 구현 단순, 설명 가능, 인프라 추가 없음
• 실: 비선형 가격 움직임 포착 불가, 예측 정확도 제한적