주가 예측 기법 머신 러닝기법 편

주식 가격 예측을 위한 다양한 기법들이 있습니다. 몇 가지 대표적인 예측 기법 중 이번 시간에는 일반 개인투자자는 거의 사용하지 않는 조금은 생소하지만 전문 투자자나 기관, 또는 투자 금융회사에서 사용하는 머신 러닝기법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

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머신러닝 기법이란

머신러닝 기법에서는 일반적으로 지도학습 방식이 사용됩니다. 이 방식에서는 입력 데이터와 그에 대응하는 출력 데이터가 모두 주어지며, 이를 기반으로 모델을 학습시킵니다. 주식 가격 예측 모델에서는 입력 데이터로 다양한 정보를 활용할 수 있습니다.

 

예를 들어, 기업의 재무제표 정보를 활용해 매출액, 순이익, 자산, 부채, 자본 등의 지표를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 기업의 재무상태, 성장 전망 등을 분석할 수 있습니다. 또한, 경제지표 정보를 활용할 수도 있습니다. 경제지표는 경제 상황을 나타내는 다양한 지표들로, 예를 들어 GDP, 실업률, 인플레이션, 금리 등이 있습니다. 이러한 지표들은 주식 시장의 흐름과 관련이 있을 수 있기 때문에 주식 가격 예측 모델에서 활용될 수 있습니다.

 

업종 정보 역시 중요한 정보입니다. 특정 업종에서는 시장의 변동성이 크거나 성장 가능성이 높은 경우가 있습니다. 이러한 정보를 수집하여 주식 가격 예측 모델에 활용할 수 있습니다.

 

마지막으로, 기업 뉴스와 같은 이벤트 데이터를 활용할 수도 있습니다. 기업 뉴스는 기업의 경영 전략, 신제품 출시, M&A 등의 정보를 담고 있습니다. 이러한 정보가 주식 가격에 미치는 영향을 예측 모델에 반영할 수 있습니다. 이렇게 다양한 정보를 수집하여 머신러닝 모델에 입력 데이터로 활용하고, 이를 기반으로 주식 가격 예측 모델을 학습시킵니다.

 

머신러닝 모델

가장 일반적으로 사용되는 머신러닝 모델로는 회귀분석(Regression Analysis)과 신경망(Neural Networks) 모델이 있습니다.

 

*회귀분석(Regression Analysis)은 주어진 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 모델링하고 이를 기반으로 예측을 수행하는 통계적인 기법입니다. 주식 시장에서는 과거의 주가 데이터를 입력 변수로 사용하고, 향후 주가를 종속 변수로 사용하여 회귀분석 모델을 구성합니다. 이를 통해 주가 예측 모델을 구성할 수 있습니다.

 

*신경망(Neural Networks) 모델은 인간 뇌의 동작 원리를 모방한 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 사용하여 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 학습하는 기법입니다.

 

*딥러닝(Deep Learning)은 이러한 신경망 모델을 여러 층으로 쌓아서 복잡한 패턴을 학습하는 기법을 의미합니다. 주식 시장에서는 예측에 필요한 다양한 데이터(주식 가격, 거래량, 시가총액 등)를 입력 변수로 사용하고, 향후 주가를 종속 변수로 사용하여 신경망 모델을 구성합니다. 이를 통해 더 정확한 주가 예측 모델을 구성할 수 있습니다.

 

이 외에도 다양한 머신러닝 기법이 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 의사결정나무(Decision Tree)는 데이터의 특징을 나무 모양으로 나타내어 분류나 예측을 수행하는 기법입니다. 랜덤 포레스트(Random Forest)는 여러 개의 의사결정나무를 결합하여 보다 정확한 예측 모델을 만드는 기법입니다.

 

또한, SVM(Support Vector Machine)은 주어진 데이터를 고차원 공간으로 매핑하여 결정 경계를 찾아내어 분류나 예측을 수행하는 기법입니다. 이러한 다양한 머신러닝 기법을 적절히 활용하여 주식 가격 예측 모델을 구성할 수 있습니다.