Multimodal Regime Discovery with Large Language Models for Dynamic Portfolio Decision Support
인문사회기초연구 · 박사과정생연구장려금지원사업
2026년
2340063467
교육부
한국연구재단
한국과학기술원
김태환
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,000만원
1,000만원
기초연구
대학
서울특별시
... 있는지를 정확히 식별하는 것은 금융시장 참여자 전반에 걸친 핵심 과제이다. 특히 모바일 트레이딩 플랫폼과 소셜미디어를 통한 투자 정보의 실시간 확산, 최근 생성형 AI의 등장으로 인한 시장 관련 ... 동일한 상태로 분류할 수밖에 없으며, 이는 곧 잘못된 의사결정으로 직결된다. 이처럼 가격 데이터 단일 차원에 기반한 레짐 정의의 한계는 금융기관의 전략적 자산배분 뿐만 아니라 연기금·보험사 ...
본 연구의 목적은 대규모 언어모델(LLM)을 활용하여 가격 데이터, 거시경제 텍스트, 지정학적·산업 뉴스를 융합하는 멀티모달 시장 레짐 탐색(MMRD) 프레임워크를 개발하고, 이를 통해 정의된 레짐이 다양한 포트폴리오 전략에서 범용적으로 의사결정을 개선하는지를 실증 검증하는 것이다.연구내용은 크게 세 부분으로 구성된다. 첫째, MMRD 프레임워크의 설계이다. ...
기존의 레짐 탐지 방법론들은 가격 데이터만으로 레짐을 정의해왔기 때문에, 시장 상태에 대한 풍부한 맥락 정보가 의사결정 과정에서 체계적으로 활용되지 못했다. 본 연구가 제안하는 MMRD 프레임워크는 이 간극을 메우는 선도적 연구로서, 멀티모달 정보를 레짐 정의에 통합하는 방법론적 기반을 확립한다.학술적으로, 본 연구는 정량적 시장 신호, 거시경제 텍스트, 지정학적·산업 ...