딥러닝을 배우면 누구나(?) 주가 예측 프로그램을 만들어 보고 싶어 한다.
RNN의 일종인 LSTM과 GRU를 이용하여 간단한 주가 예측 프로그램을 만들어 보았다. 정교한 예측을 위한 프로그램이라기 보다는 데이터 수집 → 전처리 → 모델 구성 및 학습의 기본을 설명하기 위한 프로그램이다.
설명 순서는 다음과 같다. 데이터 수집: 파이낸스 데이터 리더 (FinanceDataReader) 데이터 전처리 모델 구성, 학습 개선하려면 참고: 파이낸스 데이터 리더와 네이버 금융 비교 데이터 수집: 파이낸스 데이터 리더 (FinanceDataReader) <파이낸스 데이터 리더(finance data reader)>를 사용하면 크롤링을 하지 않고도 주가 데이터를 쉽게 얻을 수 있다.
파이낸스 데이터 리더는 스스로를 '한국 주식 가격, 미국주식 가격, 지수, 환율, 암호화폐 가격, 종목 리스팅 등 금융 데이터 수집 라이브러리'라고 소개하는데, 주식에 대해서는 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량 ...
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