신 러닝 기술의 발전으로 시장 데이터의 숨겨진 패턴을 파악하고 미래의 주가를 예측할 수 있는 가능성이 커지고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Python을 사용하여 삼성전자 주가를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 구축하는 과정을 공유하고자 합니다. 데이터 수집주가 예측 모델을 개발하기 위해 먼저 과거 주가 데이터가 필요합니다. FinanceDataReader는 주식, 환율 등 다양한 금융 데이터를 쉽게 가져올 수 있는 파이썬 라이브러리입니다. 아래 코드를 통해 삼성전자의 주가 데이터를 2003년부터 현재까지 수집할 수 있습니다.import FinanceDataReader as fdr# 삼성전자 주식 코드: 005930df = fdr.DataReader('005930..
