짜리몽땅 매거진

금융 시계열 데이터에 대한 교차 검증 방법금융 시계열 데이터는 시간에 따라 연속적인 특성을 가지고 있기 때문에, 전통적인 k-fold 교차 검증 방법은 적합하지 않다. k-fold 교차 검증은 데이터의 순서를 무시하고 무작위로 분할하는데, 이는 시계열 데이터의 시간적 순서를 무시하는 것으로, 미래 데이터가 모델 학습에 포함될 위험이 있다. 금융 시장에서는 미래 데이터를 알 수 없기 때문에, 이러한 방식은 비현실적이다. 금융 시계열 데이터에는 walk-forward 교차 검증과 blocking walk-forward 교차 검증 방법이 적합하다. 이 방법들은 데이터를 시간 순서대로 분할하고, 각 단계에서 모델을 학습시킨 후 바로 다음 시점의 데이터를 사용해 모델을 검증한다. 이는 시간의 순서를 유지하면서 모..