테슬라주가 2

금융 분석을 위한 파이썬 프로그래밍 - 04. 머신러닝 예측 모델링

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 -..

금융 분석을 위한 파이썬 프로그래밍 - 03. 회귀 분석, 정규성 검정, 상관 분석, 쌍체 검정

Step 1. 데이터 불러오기 이제 데이터 불러오는 작업은 익숙해졌을 것입니다. 지난 글과 동일하게 야후파이낸스 패키지로 2010년 상장일부터 최근까지의 테슬라 주가를 가져오겠습니다. (작성시점 : 2022-07) ​ Step 2. 데이터 분할 우선, 전체 기간의 데이터(종가)를 확인하겠습니다. 데이터를 봤을 때, 2020년 전후로 움직임에 많은 차이가 있는 것 같습니다. 2020년 이전에는 매우 잔잔했던 반면 그 이후는 급등과 급락을 반복하고 있습니다. 최근 2년간 테슬라 주가는 유례없는 움직임을 보이고 있습니다. 데이터를 분석할 때는 분석하고자 하는 대상이 분명해야 합니다. 여기서는 '2020년 이전과 이후, 테슬라 주가 추세는 통계적으로 차이가 있는가?'를 확인하고자 합니다. 눈으로 봤을 때는 당연..

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