[python] 파이썬을 사용한 주가 예측 프로젝트
주가 예측은 금융 분야에서 매우 중요한 주제입니다. 이번 프로젝트에서는 파이썬을 사용하여 주가 예측을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
라이브러리 설치
주가 예측을 위해 필요한 주요 라이브러리들을 설치합니다. 파이썬에서는 pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn 등의 라이브러리가 널리 사용됩니다.
pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn
데이터 수집
주가 예측을 위해서는 적절한 데이터가 필요합니다. Yahoo Finance나 Google Finance와 같은 플랫폼에서 주식 데이터를 다운로드할 수 있습니다. 또한, pandas_datareader 라이브러리를 사용하여 데이터를 가져올 수도 있습니다.
import pandas_datareader as pdr
data = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start='2021-01-01', end='2022-01-01')
데이터 전처리
가져온 주가 데이터를 분석하기 쉽도록 전처리합니다. 이는 결측치 처리, 이동평균 계산, 데이터 스케일링 등을 포함합니다.
# 결측치 처리
data.dropna(inplace=True)
# 이동평균 계산
data['MA10'] = data['Close'].rolling(window=10).mean()
# 데이터 스케일링
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data['Close'].values.reshape(-1,1))
모델 구축
주가 예측 모델로는 주로 시계열 모델인 ARIMA나 머신러닝 모델인 회귀 모델, 신경망 등이 사용됩니다.
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
model = ARIMA(data['Close'], order=(5,1,0)).fit()
모델 평가
모델을 훈련시키고 나면, 모델의 성능을 평가해야 합니다. 이를 위해 테스트 데이터에 대한 예측을 수행하고 평가 지표를 확인합니다.
# 테스트 데이터에 대한 예측
forecast = model.forecast(steps=10)
# 평가 지표 확인
mse = ((forecast - test)**2).mean()
결론
주가 예측은 복잡하고 불확실한 작업이지만, 파이썬을 사용하면 주식 시장의 동향을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이를 통해 투자 결정에 도움이 될 수 있습니다.