주식 시장은 예측이 어려운 환경이며, 다양한 요인에 의해 가격이 변동됩니다. 주식 가격 예측은 투자자들에게 매우 중요한 문제입니다. 이러한 예측은 많은 변수를 고려해야 하며, 지도 학습 이외의 방법도 필요합니다. 이때 비지도 학습 기술을 활용하여 주식 가격을 예측하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 주식 데이터 수집

주식 데이터를 얻기 위해 판다스와 넘파이 라이브러리를 사용하여 주가 정보를 수집합니다. 이러한 데이터를 분석하고 시각화하여 더 나은 예측을 위한 정보를 얻을 수 있습니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# 주식 데이터 수집
stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv')

2. 데이터 전처리

수집한 데이터를 전처리하여 불필요한 정보를 제거하고, 결측치를 채우며, 데이터를 표준화하고 정규화하여 비지도 학습 알고리즘에 적용할 수 있도록 합니다.

# 데이터 전처리
cleaned_data = stock_data.dropna()  # 결측치 제거
normalized_data = (cleaned_data - cleaned_data.mean()) / cleaned_data.std()  # 정규화

3. 차원 축소

비지도 학습 기법 중 하나인 PCA(주성분 분석)를 사용하여 데이터의 차원을 축소합니다. 차원 축소를 통해 데이터의 복잡성을 줄이고, 주식 가격 예측에 영향을 미치는 중요한 특징들을 식별할 수 있습니다.

from sklearn.decomposition import PCA

# 주성분 분석을 통한 차원 축소
pca = PCA(n_components=2)
principal_components = pca.fit_transform(normalized_data)

4. 클러스터링

차원 축소된 데이터를 클러스터링 알고리즘을 사용하여 군집화합니다. 주식의 특성에 따라 유사한 군집을 형성하여 각 군집의 특징을 분석하고, 주가 예측에 활용할 수 있습니다.

from sklearn.cluster import KMeans

# K-Means 클러스터링
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
cluster_labels = kmeans.fit_predict(principal_components)

5. 예측 모델 구축

비지도 학습을 통해 얻은 정보를 기반으로 주식 가격을 예측하는 모델을 구축합니다. 이때 시계열 분석 또는 딥러닝 기술을 활용하여 모델을 구축합니다.

요약

이처럼 비지도 학습 기법을 사용하여 주식 가격을 예측할 수 있습니다. 주식 시장의 불확실성을 고려할 때, 다양한 방법을 활용하여 보다 정확한 예측을 수행할 필요가 있습니다.

이 글에서는 비지도 학습을 활용한 주식 가격 예측의 기본 개념과 방법을 소개하였습니다. 추가적인 연구와 실험을 통해 더 나은 방법을 탐구할 수 있을 것입니다.

참고 문헌

• “Python for Data Analysis” by Wes McKinney, published by O’Reilly Media
• “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” by Aurélien Géron, published by O’Reilly Media