AI-LAB/논문리뷰

LLM-Based Routing in Mixture of Experts: A Novel Framework for Trading

JS LAB 2025. 2. 16. 01:22
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LLM-Based Routing in Mixture of Experts: A Novel Framework for Trading

1) 어떤 저널 or 학회인가?

Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), 2025

2) 논문의 제목

LLM-Based Routing in Mixture of Experts: A Novel Framework for Trading

3) 논문의 주제

  • 금융 시장에서의 Mixture-of-Experts (MoE) 모델을 활용한 트레이딩 전략 개선
  • **Large Language Models (LLMs)**을 MoE의 라우터(router)로 활용하여 **문자 데이터(뉴스)와 수치 데이터(주가)**를 통합
  • 기존 MoE의 정적 라우팅(static routing) 문제를 해결하고 동적이고 해석 가능한 라우팅(dynamic and interpretable routing) 구현

4) 해당 논문 이전 연구들

  • 전통적인 트레이딩 모델은 통계적 분석(Kato, 2015) 또는 예측 모델(Zeng et al., 2022)을 활용하나 시장 변동성에 적응하는 데 한계
  • 딥러닝 기반 트레이딩 연구(Yoo et al., 2021; Xu et al., 2021)는 단일 예측기(single predictor)의 한계로 인해 성능이 불안정
  • Mixture-of-Experts(MoE) 모델(Sun et al., 2023; Ding et al., 2024)이 도입되었으나, 기존 MoE는 정적인 라우팅 기법을 사용하여 금융 시장에서 적응성이 낮음

5) 논문의 제안과 그 제안의 핵심 방법론

  • LLMoE(Large Language Model Mixture of Experts)
    • 기존 MoE의 라우터를 LLM으로 대체하여 보다 해석 가능하고 유연한 전문가 선택 가능
    • 수치 데이터(주가)와 문자 데이터(뉴스)를 통합 분석하여 시장 동향을 예측
    • LLM이 낙관적(Optimistic) 전문가와 비관적(Pessimistic) 전문가를 분류하여 상황에 맞는 전문가를 동적으로 선택
    • "All-in All-out" 전략을 통해 투자 결정을 최적화

6) 논문에 사용된 데이터, 모델 등

  • 데이터셋:
    • MSFT (마이크로소프트) 주식 데이터 (2006-2016) → 뉴스 결측치 많음 (1,176일 중 2,503일 결측)
    • AAPL (애플) 주식 데이터 (2006-2016) → 뉴스 결측 적음 (194일 결측)
  • 입력 특징:
    • 가격 비율, 일일 가격 변화, 이동 평균 기반 롤링 편차
  • 모델:
    • LLMoE의 라우터는 Llama3.2
    • 전문가 모델: Feedforward Neural Networks (FNNs)
    • 비교 모델:
      • Gradient Boosting (LightGBM)
      • Multi-layer Perceptron (MLP)
      • Long Short-Term Memory (LSTM)
      • Dynamic Neural Network Ensemble (DNNE)
      • 기존 MoE 모델(2-expert, 10-expert MoE)

7) 제안 방법으로부터의 결과, 비교

  • LLMoE 모델이 기존 모델보다 우수한 성능 달성
    • Total Return (TR), Sharpe Ratio (SR), Calmar Ratio (CR) 등에서 최고 성능 기록
    • MSFT 데이터셋에서 LLMoE가 기존 MoE 대비 TR: 65.44% vs. 22.18%
    • AAPL 데이터셋에서도 LLMoE가 31.43%의 TR로 기존 모델들보다 성능 우위

8) 논문의 novelty

  • LLM을 MoE 라우터로 활용하는 최초의 연구
  • 기존 MoE 모델이 정적 라우팅을 사용한 반면, LLMoE는 뉴스와 수치 데이터를 통합하여 동적으로 전문가를 선택
  • 시장 변동성에 적응할 수 있는 해석 가능한 모델을 제안

9) 논문의 기여도

  • 기존 MoE 모델의 한계를 극복
  • LLM이 뉴스 및 주가 데이터를 종합적으로 고려하여 전문가를 선택하는 방식 도입
  • 기존 모델 대비 25% 이상 성능 개선
  • 금융 시장에서의 멀티모달 데이터(숫자 + 텍스트) 활용 가능성 제시

10) 논문의 약점 및 보완점

  • LLM 기반 라우팅의 연산 비용이 높음
  • 라벨링 과정에서 인위적인 낙관/비관 구분이 단순함
  • 실험에서 활용된 데이터가 미국 주식(AAPL, MSFT)으로 제한됨 → 글로벌 시장에서도 일반화 가능한지 확인 필요

11) 향후 연구 방향

  • LLMoE의 경량화 및 속도 최적화 연구
  • 다양한 금융 시장(암호화폐, 선물, ETF)에서의 성능 검증
  • 뉴스뿐만 아니라 소셜 미디어, 연설 데이터 등 다른 비정형 데이터 통합
  • 보다 세밀한 Fine-tuned LLM을 활용하여 전문가 선택의 정교화

12) 총평

  • 기존 MoE 기반 트레이딩 모델의 한계를 극복한 혁신적인 연구
  • LLM을 MoE 라우터로 사용하여 동적이고 해석 가능한 전문가 선택이 가능
  • 실험 결과가 명확하게 입증되었으나, 실사용 시 연산 비용과 실시간성 문제 해결이 필요
  • 멀티모달 데이터를 통합하는 새로운 금융 AI 모델의 방향을 제시

 

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