관성을 이기는 데이터

Step 1. VAR 이란? VAR이란 Vector Autoregression, 벡터자기회귀 모형을 의미한다. 기본적인 자기회귀모형이 단변량 시계열 예측에서 사용된다면 벡터자기회귀모형은 다변량 예측에 사용된다. 즉, 2개 이상의 같은 기간에 대한 데이터셋이 서로 다른 변수로 서로 영향을 주는 관계인 경우 벡터자기회귀 모형을 사용한다. 단변량 예측에 사용되는 자기회귀 모형 AR, ARMA, ARIMA의 경우 특정 시점의 과거가 현재에 영향을 미치는 단방향 모형일 수 밖에 없다. 이와 달리 VAR은 각 시계열 변수가 서로 영향을 주며 이를 고려해 각 변수의 미래값을 전체 시계열 변수의 과거값으로부터 예측하므로 양방향 모형이다. 이러한 방향성은 변수간 관게를 보여주는 것이기도 하다.(VAR의 인자로 주어지는 ..

본 장에서는 기계학습 방법론에 대해 간단히 알아본 다음, 파이썬 패키지로 제공되는 주요 기계학습 알고리즘을 사용해 보도록 하겠습니다. Step 1. 데이터 불러오기 이번에도 역시 테슬라 주가를 불러오는 것부터 시작합니다. ​ Step 2. 예측값 정의 2-1. 기계학습 기계학습은 함수를 만드는 방식 중 하나입니다. y=ax+b라는 함수가 있습니다. 만약, 출력값이 입력값 대비 항상 2배가 되어야 하는 함수를 구해야 한다면 단순하게 a=2, b=0으로 설정하면 됩니다. 하지만 출력값이 입력값 대비 언제는 2배가 될 수도 있지만, 경우에 따라 1.5배가 되거나 어쩌면 -2배도 될 수도 있다면 함수를 어떻게 정의해야 할까요? 이때는 확률적 방법론을 사용해야 합니다. 경우에 따라 확률적으로 1.5배가 되거나 -..

본 내용은 작년 1월에 교육용으로 준비했던 자료입니다. 데이터를 통해 어떻게 미래 동향을 파악할 수 있는지 확인하고, 현재의 비트코인 가격과 비교해 보시면 좋겠습니다. 예측 결과는 실제 결과와 매우 상이할 것입니다. 과거 데이터만으로 미래를 예측하는 것의 한계를 시사합니다. ​ Step 1. 데이터 전처리 데이터는 2016년 12월 8일부터 2022년 1월 8일까지의 비트코인 일별 종가를 사용한다. 본 실습에서는 미리 확보해둔 데이터를 사용했지만, 꼭 동일한 데이터로 진행할 필요는 없다. 웹에 공개된 데이터가 많으니 비트코인이든 주가 데이터든 직접 스크래핑이나 다운로드 방식으로 데이터 확보를 해보시면 좋겠다. 여기서 종가 데이터만 가져오고 날짜의 경우 datetime 타입으로 변환한 다음 인덱스로 지정해..