Title: EXFormer: A Multi-Scale Trend-Aware Transformer with Dynamic Variable Selection for Foreign Exchange Returns Prediction
ArXiv ID: 2512.12727
발행일: 2025-12-14
저자: Dinggao Liu, Robert Ślepaczuk, Zhenpeng Tang
📝 초록 (Abstract)
매일의 환율 변동을 정확히 예측하는 것은 국제 금융에서 오랫동안 해결하지 못한 문제였습니다. 이 연구에서는 다양한 시장 요인들에 의해 주도되고 고주파 변동성을 보이는 환율 변동률을 예측하기 위해 EXFormer라는 새로운 Transformer 기반 아키텍처를 제안합니다.
💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
이 논문은 국제 금융에서 오랫동안 해결되지 않았던 문제인 매일의 환율 변동률 예측에 초점을 맞추고 있습니다. 이 연구는 EXFormer이라는 새로운 Transformer 기반 아키텍처를 제시하며, 이를 통해 다양한 시장 요인들에 의해 주도되고 고주파 변동성을 보이는 환율 변동률을 효과적으로 예측할 수 있도록 합니다. 특히, 이 논문은 다중 스케일 추세 인식 자기 주의 메커니즘을 도입하여 서로 다른 수용 필드를 가진 병렬 컨볼루션 브랜치를 사용해 로컬 기울기에 따라 관찰 값을 정렬합니다. 이를 통해 장기 종속성을 유지하면서도 시장 상황의 변화에 민감하게 반응할 수 있습니다. 또한, 동적 변수 선택기는 28개의 외생 공변량과 관련된 시간 변동 중요 가중치를 할당하여 사전 해석 가능성을 제공합니다. 그리고 내장된 Squeeze-and-Excitation 블록은 채널 반응을 재조정하여 중요한 특징에 더 큰 중점을 두도록 설계되었습니다.
📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)
매일의 환율 변동률을 정확하게 예측하는 것은 국제 금융에서 오랫동안 해결하지 못한 문제였습니다. 이는 환율 변동률이 다양한 상호 연관된 시장 요인들에 의해 주도되고 고주파 변동성을 보이는 때문입니다. 본 논문에서는 EXFormer이라는 새로운 Transformer 기반의 아키텍처를 제안합니다. 이 아키텍처는 특정한 목적을 위해 설계되었으며, 이를 통해 환율 변동률 예측이 가능해집니다.
본 연구에서는 다중 스케일 추세 인식 자기 주의 메커니즘을 도입하였습니다. 이 메커니즘은 서로 다른 수용 필드를 가진 병렬 컨볼루션 브랜치를 사용하여 관찰 값을 로컬 기울기에 따라 정렬합니다. 이를 통해 장기 종속성을 유지하면서도 시장 상황의 변화에 민감하게 반응할 수 있습니다.
또한, 본 논문은 동적 변수 선택기를 제안하며, 이는 28개의 외생 공변량과 관련된 시간 변동 중요 가중치를 할당합니다. 이를 통해 사전 해석 가능성을 제공하고, 환율 변동률 예측에 중요한 역할을 합니다.
마지막으로, 내장된 Squeeze-and-Excitation 블록은 채널 반응을 재조정하여 중요 특징에 더 큰 중점을 두도록 설계되었습니다. 이는 모델의 성능 향상과 예측 정확도를 개선하는 데 기여합니다.
