머신러닝을 이용한 주식 예측(1)

회사에서 Pytorch를 이용한 Machine Learning관련 교육을 들었다.

간단하게 이를 이용하여 구현해보고자 결정

좀 더 흥미를 가지고 할만한 주제를 고민 후, 주식을 이에 활용해보면 어떨까 생각.

게다가 기존에 구글링하면 자료들이 많아서 쉽게 접근하기 쉽다고 생각했다.

predict_stock 깃허브

LSTM

LSTM은 RNN(Recurrent Neural Networks)의 한 종류로써, 순서가 중요한 요소일 때 흔히 적용하는 RNN의 한 종류다. 문장과 같은 단어가 문장 안에서의 순서가 중요한 경우나, 주가와 같은 시계열 데이터셋에서 효과적인 모델이다.

RNN과의 큰 차이점중 하나는 Cell state가 있다는 것.

내가 이해한 바로는 이 Cell State에 의해 기존에 그 전에 들어온 Data들로 학습(?)되고 나중 Data를 이용해 Learning을 하는데 도움이 된다.

가정

주식에서 기술적 분석이라는 방법이 있다. 오직 차트같은 지표들만을 이용하여 트레이드 하는 방식.

따라서 오직 이러한 Data들만을 토대로 미래 주식가격을 예측할 수 있다고 가정한다.

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