주식 가격 예측은 많은 투자자들에게 중요한 과제입니다. 예측 결과를 시각화하여 시각적으로 이해하기 쉽고 효과적으로 전달할 수 있다면 매우 유용할 것입니다. Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리로, 다양한 그래프와 플롯을 쉽게 생성할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Seaborn을 활용하여 주식 가격 예측 결과를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 필요한 라이브러리 및 데이터 불러오기

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 주식 가격 데이터 불러오기
stock_data = pd.read_csv('stock_price.csv')

2. 데이터 전처리

# 예측 결과 열 추가
stock_data['predicted_price'] = [100, 110, 120, 130, 140, 150]

# 날짜를 인덱스로 사용하여 시계열 데이터로 변환
stock_data['date'] = pd.to_datetime(stock_data['date'])
stock_data.set_index('date', inplace=True)

3. 예측 결과 시각화

# 주식 가격과 예측 결과를 함께 플롯
sns.lineplot(data=stock_data[['price', 'predicted_price']])

# 플롯에 축 레이블 추가
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')

# 그래프 제목 추가
plt.title('Stock Price vs. Predicted Price')

# 그래프 표시
plt.show()

위의 코드는 주식 가격 데이터를 불러온 후, 예측 결과 열을 추가하는 과정과 날짜를 인덱스로 사용하여 시계열 데이터로 변환하는 과정을 보여줍니다. 그리고 마지막으로 lineplot 함수를 사용하여 주식 가격과 예측 결과를 함께 플롯하고, 축 레이블과 그래프 제목을 추가한 후 그래프를 표시하는 예시입니다.

Seaborn을 사용하면 여러 가지 스타일 옵션을 설정하여 그래프를 더욱 멋지고 전문적으로 꾸밀 수 있습니다. 예를 들어, sns.set_style('whitegrid')를 사용하여 흰색 그리드 배경을 설정할 수도 있습니다.

이렇게 Seaborn을 활용하여 주식 가격 예측 결과를 시각화하면 예측 결과의 경향을 빠르고 직관적으로 파악할 수 있습니다. 투자자들은 이를 통해 더욱 명확한 의사 결정을 할 수 있을 것입니다.

참고 자료

• Seaborn 공식 문서: https://seaborn.pydata.org/
• Matplotlib 공식 문서: https://matplotlib.org/