금융에 트랜스포머는 적용 불가

트랜스포머를 적용 할 수 있는 분야는 쉽게 repeat 가능 한 분야 이다. 그러나 금융 분야는 그렇지 않다. 과거 데이터로 과거와 미래를 나눌 수는 있는데 미래를 그릴 수는 없다. 왜냐하면 미래가 과거 데이터에 비추어 볼 때 매우 어긋나는 일들이 많기 때문이다. 예를 들어 인공지능이 text, sound, 그리고 picture가 자연스럽게 느껴지는 것은 이전에 우리가 읽고 듣고 본 것이기 때문이다.

하지만 미래는 그렇지 않다. 2008년 금융위기와 아이폰이 나올 줄 몰랐고 코로나가 터질지 몰랐다. 여러가지 이벤트, 즉 다차원을 1차원으로 풀이를 하는 게 주식 시장이다. (인공지능 언어로 말하면, squeeze하는 것이다.)

2차원에서 -> 2차원 예측이 아닌
n차원에서 -> 2차원 예측을 하는 것은 가능 하다고 본다.
예를 들어 '컴퓨터','아이폰' 같은 기술 집약 하드웨어가 출시 되었을 때 해당 기기의 수요를 미리 예측 할 수 있는 것이 있다면 가능 하다고 본다.
그러나, 그런 모델은 없다.

결론적으로 2차원을 시간에 따라 쪼개 데이터를 만들어서 트랜스포머에 피드하여 미래 가격을 예측하는 것은 헛짓거리를 하는 것 이다. 만약 가능 하다면, 우리는 2차원의 주식 가격 그래프가 눈에 익숙해야 한다. 그러나 상승, 하락 빼고는 우리 눈에 자연스럽지 않다.