해운시장 지수 예측 다중 옵션 하이브리드 모델 · P사 사례
비선형·비정상성·저신호대잡음비(Low SNR)의 극한 예측 난제를 글로벌 퀀트(Quant) 방법론으로 돌파하여, 해운 운임 지수를 현장(현업)의 실전적 의사결정 지표로 전환했습니다.
핵심 AI 기술
EXPANDABLE APPLICATIONS
전력 예측 | 원자재 · 에너지 가격 예측 | 수요 · 공급망 예측 | 물류 운영 계획 최적화
고객·파트너
P사
단일 점 예측(Point Forecast)의 한계를 넘어, 확률 기반의 동적 신뢰구간과 잠재 리스크를 정량화
P50 중앙값 궤적과 함께 예측의 불확실성을 시각적·정량적으로 통제하는 실전적 리스크 방어 시그널을 제공합니다.
01
현장 배경
점 예측이 아니라, 예측 구간과 리스크까지 제시합니다.
시장 국면(Regime)이 전환되면 기존 모델이 무력화되는 문제가 반복돼 왔습니다.
Baltic Dry Capesize 5TC·C14 지수의 다중 지평 단기 예측(T+10 범위) PoC를 다중 검정과 백테스트 과적합 통제 설계로 진행하고 있습니다.
02
현장 문제
해운 운임은 수급·항로·원자재·심리·계절성이 얽혀 단기 예측이 어렵고, 방향성과 변동성을 정량 검토할 보조 도구가 필요했습니다.
Before · AS-IS
- 운임 전망을 담당자 경험과 단순 시계열 지표에 의존
- 단기 예측만 잘 맞추거나, 과거 데이터를 토대로 한 분석만 잘 맞추는 착시 현상을 걸러낼 검증 장치 부재
- 시장 국면(Regime) 전환시 기존 모델이 무력화
03
접근 방식
해운시장 지표에 다중 지평 단기 예측 모델(T+10 범위)을 구성하고, 과거 시계열과 외부 시장 변수로 회귀 모델을 구축해 예측·실제 비교 자료를 제공합니다. 기억 보존형 데이터 평활화, 다중 국면 인식 모형, 정보 흐름 기반 선행지표 추출 같은 퀀트 리서치 기법을 해운 지수에 적용합니다.
04
적용 기술·결과
After · TO-BE
- 담당자의 경험 의존에서 탈피하여 과제별 특성에 최적화된 AI 하이브리드 기술 채택
- 단순 과거 착시 현상을 제거하고 매크로 지표 분석 및 최신 퀀트 기법 활용을 통한 시장 흐름 및 전환점 사전 감지
- 이론적 정답률 중심이 아닌 실제 현업에서의 활용도 극대화를 돕는 시그널 제공
Why Lunexio is different
사용 데이터 시황 지표 시계열 · 외부 시장 변수검증 지표 MAE · RMSE · sMAPE · Directional Accuracy
산업별 적용 시나리오
동일한 예측 프레임워크를 산업별 의사결정 문제에 맞게 확장합니다
01 · 전력 예측
전력 수요, 재생에너지 발전량, 피크 부하를 예측하여 전력 운영, 수급 계획, 설비 운용 의사결정을 지원합니다.
02 · 원자재·에너지 가격 예측
유가, 가스, 원자재 가격과 외부 시장 지표를 결합해 가격 변동 방향성과 리스크를 정량적으로 검토합니다.
03 · 수요·공급망 예측
제품 수요, 재고, 발주, 리드타임 데이터를 분석하여 생산, 구매, 물류 계획 수립을 지원합니다.
Lunexio의 시계열 예측 모델은 단순 예측값이 아니라, 산업별 의사결정에 필요한 방향성 · 변동성 · 리스크를 함께 제공합니다.