주식 시장은 불확실한 변동성으로 인해 예측이 어려운 환경이지만, 머신러닝과 데이터 분석 기술을 활용하여 주식 가격을 예측하는 방법이 있습니다. 이번 블로그에서는 넘파이를 이용하여 간단한 주식 가격 예측 모델을 만들어보겠습니다.

데이터 수집

주식 시장 데이터는 주로 Yahoo Finance, Google Finance 등의 웹사이트나 주식 거래소 API를 통해 수집할 수 있습니다. 일반적으로 주식 시장 데이터는 고가, 저가, 종가, 거래량 등의 정보를 포함하고 있습니다. 이 예시에서는 고가 데이터만을 사용할 것입니다.

데이터 전처리

주식 데이터를 분석하기 전에 데이터를 전처리하여 모델에 활용할 수 있는 형태로 가공해야 합니다. 주식 데이터를 불러온 후, 날짜별로 고가를 가진 넘파이 배열을 만들어야 합니다.

import numpy as np

# 예시 데이터
stock_prices = [100, 110, 105, 120, 115]

# 넘파이 배열로 변환
stock_prices_np = np.array(stock_prices)

모델 구성

간단한 주식 가격 예측 모델을 구성해보겠습니다. 이 예시에서는 넘파이를 사용하여 선형 회귀 모델을 구현할 것입니다.

def predict_price(prices):
    n = len(prices)
    x = np.arange(n)  # 날짜
    y = prices  # 가격

    # 선형 회귀 구현
    A = np.vstack([x, np.ones(n)]).T
    m, c = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]

    # 다음 날의 예측 가격
    next_day = m * (n+1) + c
    return next_day

모델 테스트

이제 모델을 테스트해보겠습니다. 예시 데이터를 사용하여 다음 날의 주식 가격을 예측해봅시다.

predicted_price = predict_price(stock_prices_np)
print(f"The predicted stock price for the next day is: {predicted_price}")

마무리

넘파이를 사용하여 간단한 주식 가격 예측 모델을 만들어보았습니다. 물론, 이것은 매우 간단한 모델일 뿐이며, 실제 투자에 활용하기에는 많은 한계와 위험이 따릅니다. 머신러닝과 주식 시장에 대한 전문적인 지식이 필요하며 실제 투자 전략에 활용하기 전에 심층적인 검증과 검토가 필요합니다.

참고: https://numpy.org/, https://www.datacamp.com/community/tutorials/numpy-array

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