천지다스 블러그 수집

금융 시장의 동향을 파악하기 위해 다양한 데이터 소스를 통합하고 분석하는 것은 트레이더와 투자자에게 매우 중요합니다. 본 프로젝트에서는 파이썬을 사용하여 주식 데이터, Google Trends, 그리고 공시 정보를 분석하고 시각화하여 시장 예측에 활용합니다.사용된 도구 및 라이브러리FinanceDataReader: 주식 데이터를 가져옵니다.Pytrends: Google Trends 데이터를 검색합니다.TensorFlow와 Keras: 주식 가격 예측 모델을 구축합니다.OpenDartReader: 공시 정보를 조회합니다.Matplotlib: 데이터 시각화를 수행합니다.Scikit-learn: 데이터 전처리와 모델링을 위한 도구입니다. 데이터 통합 및 분석 프로세스주식 데이터 로딩: FinanceDataRe..

모델 재사용성: 기존 모델 불러오기와 새 모델 훈련금융 시장의 빠른 변화에 효과적으로 대응하기 위해서는 머신 러닝 모델의 효율적인 관리와 재사용이 중요합니다. 이미 훈련된 모델을 저장하고 재사용하는 기능은 불필요한 자원 소모를 줄이고, 더 빠르게 예측 결과를 도출할 수 있게 합니다.모델 불러오기만약 samsung_stock_model.h5 파일이 존재하면, load_model 함수를 사용하여 저장된 모델을 불러옵니다. 이 접근 방법은 계산 비용을 크게 절감하며, 일관된 예측 결과를 제공합니다. 이미 검증된 모델을 재사용함으로써, 새로운 데이터에 대한 신속한 예측이 가능해집니다.if os.path.exists(model_path): print("Loading existing model...") ..

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..

금융 시장의 트렌드를 분석하고 투자 기회를 포착하는 하나의 방법은 주요 주식 간의 상관관계를 파악하는 것입니다. 본 포스트에서는 Python과 FinanceDataReader를 활용하여 삼성전자와 KOSPI 상장 주식 중 상위 50개의 상관관계를 분석하는 방법을 설명합니다.필요한 도구이 분석을 수행하기 위해 필요한 Python 라이브러리는 다음과 같습니다:FinanceDataReader: 금융 데이터를 쉽게 다운로드할 수 있게 도와주는 라이브러리입니다.Pandas: 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 데 사용됩니다.Matplotlib 및 Seaborn: 데이터를 시각화하는 데 사용됩니다.설치 방법먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 통해 설치할 수 있습니다:pip install ..