✅ ARIMA-X란?
- ARIMAX (AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous variables)
- 기본 시계열 예측 모델 ARIMA에 외생변수(다른 변수)를 추가한 모델
- 예: close 가격을 예측하는데 volume, high, low 등을 외생변수로 추가
✅ 지금 구조 vs ARIMAX
항목현재 모델 (Transformer)ARIMAX
| 대상 |
회귀 + 분류 (복합) |
회귀 (단일) |
| 입력 |
다변량 시계열, 60개 step |
단변량 + 외생 변수 |
| 예측 방식 |
딥러닝 기반 패턴 학습 |
통계적 선형 회귀 계열 |
| 장점 |
비선형 복잡한 패턴 대응 가능 |
해석력, 빠른 학습 |
| 단점 |
많은 데이터 필요, 느림 |
성능 한계, 비선형 처리 어려움 |
✅ ARIMAX를 쓰려면 적합한 경우
- 목표가 단순 단일 변수 예측 (예: 가격)
- 데이터 수가 적고 모델 해석이 중요한 경우
- 트레이딩 신호보단 예측 정확도 중심의 분석일 때
✅ 지금 프로젝트와의 궁합
- 현재 목표는 하이브리드 예측 (변동률 + 급등/급락 분류)
- 분류는 ARIMA-X로는 불가능
- 회귀도 ARIMA-X는 단기 예측엔 약하고, 변동률 예측 성능이 제한됨
✅ 요약
질문답변
| ARIMA-X 사용 가능한가? |
가능함 |
| 지금 구조와 잘 맞나? |
잘 맞진 않음 (분류 불가, 패턴 한계) |
| 언제 사용 추천? |
단기 단일 회귀 분석 + 해석 중요할 때 |