[python] 주식 가격 예측을 위한 파이썬 인공지능 모델 개발 방법

15 Dec 2023

python

주식 시장에서 가격을 예측하는 것은 어려운 일입니다. 하지만, 기술적 분석, 시장심리 및 다양한 외부 요인을 고려하여 이러한 예측을 수행할 수 있는 인공지능 모델을 개발할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 주가 예측을 위한 파이썬으로 구현된 인공신경망 모델을 소개하겠습니다.

1. 데이터 수집 및 전처리

가장 먼저, 주가 예측을 위한 데이터를 수집하고 전처리해야 합니다. Yahoo Finance, Google Finance 또는 다른 금융 데이터 제공 업체로부터 데이터를 가져와야 합니다. 이 데이터는 주가, 거래량, 이동평균선 등을 포함해야 합니다. 수집된 데이터는 주가 예측을 위해 적절한 형식으로 전처리되어야 합니다.

# 데이터 수집 및 전처리 예시
import pandas as pd
import yfinance as yf

# 주식 데이터 다운로드
ticker = 'AAPL'  # 애플 주식을 예시로 함
data = yf.download(ticker, start='2020-01-01', end='2021-01-01')

# 이동평균선 계산
data['MA_50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()
data['MA_200'] = data['Close'].rolling(window=200).mean()

# 데이터 저장
data.to_csv('stock_data.csv')

2. 인공신경망 모델 구축

다음으로, 딥러닝 모델을 구축하여 주가 예측을 위한 학습을 진행합니다. Keras와 TensorFlow를 이용해 간단히 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 구축할 수 있습니다. 이 모델은 주가 데이터와 기타 시장 관련 데이터를 입력으로 받아, 주가의 미래 값을 예측하는 데 사용됩니다.

# 인공신경망 모델 구축 예시
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# MLP 모델 생성
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=3, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 모델 컴파일
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=Adam(learning_rate=0.001))

3. 모델 학습 및 예측

모델이 구축되면, 주가 데이터를 사용하여 모델을 학습하고 미래의 주가를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 실제 주가를 어느 정도 예측하는지 평가할 수 있습니다.

# 모델 학습과 예측
# ... (데이터 전처리 후, 모델에 주가 데이터를 입력하여 학습하고 예측 수행)

위 방법을 통해, 파이썬을 사용하여 주식 가격 예측을 위한 딥러닝 기반의 인공지능 모델을 개발할 수 있습니다.

참고문헌: