본 논문은 암호화폐 시장의 특수성(24시간 거래, 극심한 변동성, 빠른 체제 변화)을 고려하여 설계된 최초의 포괄적인 합성 시계열 생성(TSG) 벤치마크인 CTBench를 소개합니다. 기존의 TSG 방법론들은 비금융 또는 전통 금융 분야를 대상으로 하거나, 예측 및 분류에만 초점을 맞추고 암호화폐 시장의 복잡성을 고려하지 않으며, 특히 거래 애플리케이션에 대한 금융적 평가가 부족했습니다. CTBench는 452개 토큰으로 구성된 오픈소스 데이터셋을 활용하여 예측 정확도, 순위 충실도, 거래 성과, 위험 평가, 계산 효율성 등 5가지 주요 측면에 걸쳐 13개 지표를 사용하여 TSG 모델을 평가합니다. 특히, 예측 유용성 과제와 통계적 차익거래 과제라는 이중 과제 평가 프레임워크를 통해 합성 데이터의 시계열 및 시계열 간 패턴 보존 능력과 평균 회귀 신호를 활용한 거래 가능성을 평가합니다. 5가지 방법론적 계열의 8개 대표 모델을 4가지 시장 상황에서 벤치마킹하여 통계적 정확성과 실제 수익성 간의 상충 관계를 밝히고, 암호화폐 분석 및 전략 개발에서 TSG 모델 선택 및 배포에 대한 실행 가능한 지침을 제공합니다.
