R에서 Twin Network를 활용한 Differential Machine Learning: 변동성 프록시를 이용한 비트코인 예측

R에서 Twin Networks를 활용한 Differential Machine Learning: 변동성 프록시를 이용한 비트코인 예측Differential Machine Learning(DML)은 최근 arXiv 논문 “Differential Machine Learning for 0DTE Options with Stochastic Volatility and Jumps”에서 소개된 개념으로, 감독 학습을 확장하여 함수 값뿐 아니라 그 도함수(미분값)까지 고려합니다. 금융 분야에서는 보통 그리스(Greeks)와 같은 감도 정보를 의미하지만, 직접적인 도함수를 얻을 수 없을 때는 근사치를 사용합니다. 이와 같은 접근법을 통해 모델은 입력 데이터와 함께 미분 정보를 학습함으로써 보다 정밀한 예측을 수행할 수 있습니다. 이러한 DML 기법을 Twin Networks 구조와 결합하면, 변동성 프록시를 활용한 비트코인 가격 예측에서 높은 성능을 기대할 수 있습니다.