관성을 이기는 데이터

본 시리즈는 주가 데이터의 자기 상관(Auto-Correlation) 특성을 억제하고, 동시간대 연관 자산(Cross-Sectional) 수익률 및 지연 수익률을 통한 미래 주가 수익률 예측하는 내용을 담고 있다. 본 장에서는 (1). 데이터 확인 및 예측 안정성 확보, (2). 변수간 상관분석 및 예측변수 정상성 검정에 이어 예측 모델을 구현하는 세 번째 실습을 진행한다. 실습은 회귀(Regression) 예측을 위한 다양한 모델들을 일괄 구현한 다음, 교차검증(K-Fold Cross Validation)을 수행함으로써 각각의 성능을 비교 분석하는 방식으로 진행된다. Step 1. Train-Test Dataset Split 데이터는 이전 장에서 구축한 df_Xy를 사용한다. 예측 변수는 y, 애플 ..

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 ..