LSTM 2

주가 예측 모델: 주식 투자의 미래를 예측

주식 시장은 그 변동성으로 인해 많은 투자자들에게 도전과 기회를 제공합니다. 이러한 변동성 속에서 미래의 주식 가격을 예측하려는 다양한 기술적 접근 방법들이 개발되었습니다. 이번 포스팅에서는 주식 가격을 예측하는 데 사용되는 대표적인 주가 예측 모델 네 가지에 대해 소개하고 각각의 장단점을 비교해 보겠습니다.1. 선형 회귀 모델선형 회귀 모델은 가장 기본적인 주가 예측 방법 중 하나입니다. 이 모델은 과거 주가 데이터를 바탕으로 미래의 가격을 예측하는 데 사용됩니다. 변수들 간의 선형 관계를 이용하여 예측을 수행하므로, 계산이 단순하고 결과를 해석하기 쉽습니다. 그러나, 주식 시장의 복잡한 비선형 패턴을 잡아내기에는 한계가 있습니다.선형 회귀 모델의 구조선형 회귀는 데이터 포인트들 사이의 최적의 선형 관..

IT/금융 2024.05.01

삼성전자 주가 예측: LSTM 신경망을 활용한 접근

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..

IT/금융 2024.04.25