나스닥(NASDAQ) 지수는 세계 금융시장에서 중요한 주가지수 중 하나로, 이를 정확하게 예측하는 것은 투자 전략 수립에 큰 도움이 됩니다. 머신러닝을 활용한 예측 모델을 만들기 위해서는 "입력 변수(Input Features)"를 어떻게 구성하느냐가 예측 정확도에 결정적인 영향을 줍니다.
나스닥 지수를 예측하기 위한 적합한 입력 변수는 무엇이 있을지 고민해봅니다.특히 OECD 선진국의 CLI(Composite Leading Indicator)를 중심으로, 어떤 경제 및 금융 데이터를 함께 사용할 수 있는지 알아봅니다.
1. OECD 선진국 CLI 지표: 예측 모델의 핵심 입력과 한계점
OECD의 CLI는 경기 선행 지표로, 향후 경제 방향성을 예측하는 데 활용됩니다. 나스닥과 같은 금융지수는 거시 경제 흐름에 민감하므로, CLI 지표는 강력한 입력 변수로 작용할 수 있습니다.
- CLI 구성 요소:
- 기업 신뢰도 지표 (Business Confidence)
- 소비자 신뢰도 지표 (Consumer Confidence)
- 제조업 신규 주문량 (Manufacturing Orders)
- 주가 지수 (Stock Prices)
- 장단기 금리 차 (Yield Spread)
- 수출입 관련 지표 등
이러한 요소들은 국가별로 다르게 구성되며, 각국의 경제 구조에 따라 가중치가 달라질 수 있습니다.
- 특징:
- 월간 지표
- 국가별로 제공됨 (예: 미국, 독일, 일본 등)
- 경기 선행 신호 포착 가능
- 활용 전략:
- 여러 국가의 CLI를 함께 입력 (다변량 시계열)
- 시간 지연 효과(Lag)를 반영 (예: CLI 2~3개월 전 값 사용)
OECD CLI를 활용한 나스닥 예측의 한계점
국가별 CLI 발표 시점 예시
국가지표 기준 월발표 시점 (예시)
| 미국 | 2023년 12월 | 2024년 2월 초 |
| 독일 | 2023년 12월 | 2024년 2월 중순 |
| 일본 | 2023년 12월 | 2024년 2월 말 |
평균적으로 CLI는 기준 시점으로부터 약 1~2개월 후에 발표됩니다. 모델 입력 시 이 지연을 고려해 lag 처리하는 것이 중요합니다.
CLI는 강력한 경기 선행 지표이지만, 다음과 같은 한계가 존재합니다.
- 지연된 발표: CLI는 월간 기준으로 수집되며, 발표 시점이 통상적으로 1~2개월 지연되기 때문에 실시간성이 부족함
- 국가 간 차이: 국가별로 CLI 구성 요소가 달라 일관된 비교 및 해석이 어려움
- 극단적 사건 반영 어려움: 코로나19, 금융위기, 지정학적 리스크 등의 돌발 상황은 CLI에 제대로 반영되지 않음
- 증시와의 비동기성: 주식시장은 기대와 심리에 의해 빠르게 반응하지만, CLI는 실물 경제 기반으로 속도 차이가 있음
- 선형 추세에 편중: 경기 사이클의 비선형성 또는 구조적 전환기에 대한 민감도가 낮음
따라서 CLI는 예측 모델의 핵심적인 입력 변수로서 유효하지만, 다양한 보완 변수와 함께 사용하는 것이 필수적입니다.
2. 거시경제 지표: 시장의 근본 흐름 반영
CLI 외에도 다양한 거시 지표가 나스닥 지수에 영향을 줄 수 있습니다. 다음과 같은 지표들이 효과적입니다.
| 지표 | 설명 |
| 산업 생산지수 | 경기 동행 지표로서 실물 경제의 움직임 반영 |
| 실업률 | 소비 여력, 경기 회복의 선행 신호 |
| 소비자신뢰지수 (CCI) | 소비 심리를 통한 수요 예측 가능 |
| 인플레이션 (CPI, PPI) | 금리 결정과 직접 연계 |
| GDP 성장률 | 경제 전반의 흐름을 나타냄 |
이러한 지표들은 월간/분기 단위로 제공되므로, 예측 주기(월별 등)와 잘 맞습니다.
3. 금융시장 지표: 투자 심리와 글로벌 자금 흐름 반영
| 지표 | 설명 |
| 미국 기준금리 (Fed Rate) | 자산 가격과 직접 연관된 중요한 변수 |
| 10년 만기 국채 수익률 (T-Bill 10Y) | 미래 기대 인플레이션 반영 |
| VIX 지수 | 시장의 공포심과 변동성 기대치 |
| 유가(WTI, Brent) | 글로벌 인플레이션과 생산 비용 지표 |
| 환율 (달러 인덱스) | 글로벌 자금 유입/유출의 흐름 |
이 지표들은 금융시장의 단기적인 심리와 자금 흐름을 반영하므로, 예측 정확도를 높이는 데 도움을 줍니다.
4. 나스닥 자체 데이터와 기술적 지표
과거의 나스닥 데이터를 입력으로 포함시키면 Auto-regressive 효과를 반영할 수 있습니다.
- 활용 가능한 피처:
- 나스닥 전월 종가
- 1개월, 3개월 수익률
- 이동평균선 (SMA, EMA)
- 변동성 (Rolling Std)
- RSI, MACD 등 기술적 분석 지표
이러한 피처는 트렌드나 반전 시점을 포착하는 데 유용합니다.
5. 날짜 파생 변수: 주기성과 계절성 포착
| 변수 | 설명 |
| 월(Month) | 경기 시즌 혹은 분기 실적 발표 시기 고려 |
| 분기(Quarter) | 기관 투자자의 리밸런싱 영향 반영 |
| 주기 인코딩 (Fourier, Sine/Cosine) | 트렌드와 반복 패턴 학습 지원 |
날짜 정보는 모델이 계절적 변동을 학습하는 데 유용하며, 특히 LSTM이나 Transformer 계열 딥러닝 모델에 효과적입니다.
결론: 예측 정확도는 입력 변수의 설계에서 시작된다
나스닥 지수 예측 모델을 설계할 때는 단순히 과거 주가만을 사용하는 것보다, 다양한 거시경제 및 금융 지표를 함께 활용하는 것이 훨씬 높은 정확도를 보장합니다. 특히 OECD CLI 지표는 선행성이 강한 변수로서 매우 유용하며, 다른 입력 변수와의 조합을 통해 예측력을 극대화할 수 있습니다.
앞으로 머신러닝 또는 딥러닝 모델(LSTM, Transformer 등)을 활용해 예측 모델을 구축할 계획이라면, 지금 소개한 입력 변수 설계 전략을 참고해보시기 바랍니다.