시계열 2

파이썬 이더리움 가격 예측 - 회귀모형

많은 딥러닝 입문 도서, 유튜브 콘텐츠 등에서 주가 예측을 소재로 삼고 있다. 자극적이고, 흥미로울 뿐 아니라 예측 결과는 경이로울 정도로 정확해 보여서 주식에 관심 있는 많은 사람들의 관심을 받게 된다. 다음과 같이 'AI가 예측한 주가'라고 하는 시뮬레이션 결과를 보신 적이 있지 않은가? 위 결과는 실제로 모델을 학습시켜 예측한 결과물이며, 심지어 복잡한 딥러닝이 아닌 기본적인 단순 통계모델인 회귀 모형을 사용했다. 딥러닝을 잠깐 접해본 분들은 이 그래프를 보고 '에이, over-fitting 됐네'라거나, '미래 데이터를 학습에 사용했네'라고 지적할 수 있다. 하지만 해당 모델은 over-fitting이 생길 만큼 복잡한 모델을 쓰거나 loss를 과하게 줄이지 않았으며(단순 회귀모형 사용), 위에 ..

과거 주가 데이터로 미래 주가를 예측할 수 있을까? - 파이썬 시계열 패턴 검색

Step 0. 패턴 검색 이번에는 현재 차트와 유사한 차트를 찾아서 매매에 활용하는 패턴 검색을 파이썬으로 구현해보자. 패턴 검색은 과거 주가에서 현재 주가와 유사한 패턴을 관측한 다음, 과거 주가 이후의 흐름을 확인하는 것을 통해 앞으로의 주가를 예상해보는 방식이다. Step 1. 코스피 종가 가져오기 2010년부터 현재까지의 데이터를 스크리닝한다. 즉, 유사한 패턴을 관측하는 가장 먼 시점은 2010년이다. Step 2. 기준 구간 확인 종가만 추출해서 검색하고자 하는 현재 주가의 패턴을 확인한다. 여기서 현재 주가는 6월 2일까지만 확인한다. 마지막에 6월 2일 이후 주가를 그려보면서 패턴 검색 방식의 예측을 검증해보기 위함이다. 코스피는 올해 1월에 급락 후 횡보하는 모습을 보인다. 이와 유사한 ..

1