[python] 주식 가격 예측을 위한 통계학적 시계열 분석 방법

15 Dec 2023

python

서론

주식 시장은 불확실성이 크고 예측이 어려운 특성을 가지고 있습니다. 그러나 시계열 분석을 통해 주식 가격 변동을 예측하는데 도움을 줄 수 있습니다. 이번 글에서는 통계학적인 시계열 분석 방법을 사용하여 주식 가격을 예측하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

시계열 분석이란?

시계열 분석은 일정 시간 간격으로 수집된 데이터를 분석하고 미래 값을 예측하는 통계적인 기법입니다. 주식 시장에서는 주식 가격, 거래량 등과 같은 시계열 데이터를 분석하여 미래 주가를 예측하는 데 활용됩니다.

ARIMA 모델

ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터를 분석하기 위한 모델로, 자기회귀(AR), 적분(I), 이동평균(MA)의 세 가지 요소를 포함합니다. ARIMA 모델을 사용하여 시계열 데이터의 추세, 계절성 및 불규칙성을 분석하고 미래 값을 예측할 수 있습니다.

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# ARIMA 모델 학습
model = ARIMA(data, order=(p,d,q))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 미래 값 예측
forecast = model_fit.forecast(steps=n)

GARCH 모델

GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 모델은 주식 시장에서 관찰되는 변동성 클러스터링을 설명하는 데 사용됩니다. GARCH 모델을 통해 과거 변동성을 바탕으로 미래 주식 가격의 변동성을 예측할 수 있습니다.

from arch import arch_model

# GARCH 모델 학습
model = arch_model(returns, vol='Garch', p=1, q=1)
model_fit = model.fit(disp='off')

# 미래 변동성 예측
forecast_volatility = model_fit.forecast(horizon=n)

결론

주식 가격 예측은 어려운 문제이지만, 통계학적인 시계열 분석 방법을 활용하여 예측 정확도를 높일 수 있습니다. ARIMA 및 GARCH와 같은 모델을 적절히 활용하여 미래 주식 시장의 움직임을 예측하는데 활용할 수 있습니다.

참고문헌: ARIMA 모델 소개, GARCH 모델 소개