파트 3: NLP로 중앙은행 연설 해독 (Fed 회의)

Source: Dev.to

Introduction

중앙은행 커뮤니케이션은 현대 통화정책에서 점점 더 중요한 역할을 차지하고 있습니다. 특히 연방준비제도(Federal Reserve)는 비밀스러운 기관에서 언어를 정책 도구로 적극 활용하는 기관으로 진화했습니다. 연준 관계자가 내뱉�는 모든 말은 시장에 의해 면밀히 분석되며, 이러한 신호를 체계적으로 해독하는 능력은 상당한 거래 인사이트를 제공할 수 있습니다.

이전 에피소드에서는 FinBERT를 활용한 금융 뉴스 감성 분석과 전 세계 헤드라인을 시장 변동성에 매핑하는 방법을 살펴보았습니다. 이제는 보다 구조화된 커뮤니케이션 형태인 연방준비제도 연설 및 FOMC(연방공개시장위원회) 회의록에 주목합니다. 이 문서들은 미래 정책 방향을 암시하는 정교하게 구성된 언어를 담고 있으며, 흔히 “전방 지침(forward guidance)”이라고 불립니다.

본 튜토리얼에서는 다음과 같은 NLP 파이프라인을 구축하는 방법을 보여줍니다:

• 연준 커뮤니케이션 분석
• 매파적(hawkish) vs. 비매파적(dovish) 감성 분류
• 정책 언어의 시간 경과에 따른 변화 추적
• 시장 움직임과 상관관계가 있는 연준 감성 지수(Fed Sentiment Index) 구축

Data Sources and Acquisition

Federal Reserve Economic Data (FRED) – 이번 분석에 권장되는 Kaggle 데이터셋은 Fed Speeches NLP dataset on Kaggle입니다. 여기에는 연설, 발언, 회의록의 전사본과 함께 타임스탬프 및 연설자 메타데이터가 포함되어 있습니다.

(전체 기사는 TildAlice에서 확인하세요.)