주식 시장 트렌드를 예측하는 머신러닝 모델 개발

주식 시장 트렌드를 예측하는 머신러닝 모델 개발

Overview

주식 시장 예측은 투자자들에게 중요한 과제입니다. 머신러닝을 활용하면 과거의 가격 데이터와 뉴스 감성 분석을 결합하여 주식 시장의 미래 트렌드를 예측할 수 있습니다. 이 과정은 데이터 수집, 전처리, 모델 훈련 및 평가의 여러 단계를 포함합니다. 이 글에서는 각 단계를 자세히 설명하겠습니다.

1. 데이터 수집

주식 시장 예측을 위해서는 두 가지 주요 데이터 소스가 필요합니다: 과거 가격 데이터와 뉴스 감성 데이터입니다.

1.1 과거 가격 데이터

주식의 과거 가격 데이터를 수집하기 위해 Yahoo Finance, Alpha Vantage, Quandl 등의 API를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Python의 yfinance 라이브러리를 사용하여 특정 주식의 데이터를 수집하는 방법은 다음과 같습니다.

import yfinance as yf

# AAPL 주식 데이터 다운로드
data = yf.download("AAPL", start="2010-01-01", end="2023-01-01")
print(data.head())

이 코드는 Apple Inc.의 2010년부터 2023년까지의 주가 데이터를 가져옵니다.

1.2 뉴스 감성 데이터

뉴스 데이터는 웹 스크래핑 또는 뉴스 API를 통해 수집할 수 있습니다. 예를 들어, newspaper3k 라이브러리를 사용하여 뉴스 기사를 가져올 수 있습니다.

from newspaper import Article

url = 'https://example.com/news_article'
article = Article(url)
article.download()
article.parse()
print(article.text)

뉴스 기사를 수집한 후, 텍스트 분석 라이브러리인 TextBlob 또는 VADER를 사용하여 감성 점수를 계산할 수 있습니다.

from textblob import TextBlob

sentiment = TextBlob(article.text).sentiment
print(sentiment.polarity)

2. 데이터 전처리

수집한 데이터는 머신러닝 모델에 적합하도록 전처리해야 합니다.

2.1 결측치 처리

가격 데이터에서 결측치가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 결측치를 제거하거나 평균으로 대체할 수 있습니다.

data.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 결측치 전방향으로 채우기

2.2 뉴스 감성 데이터 통합

뉴스 감성 점수를 날짜별로 집계하여 가격 데이터와 통합해야 합니다. Pandas를 사용하여 데이터프레임을 결합할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 뉴스 데이터프레임
news_df = pd.DataFrame({'date': news_dates, 'sentiment': news_sentiments})

# 날짜를 인덱스로 설정하고 가격 데이터와 결합
data.reset_index(inplace=True)
merged_df = pd.merge(data, news_df, on='date', how='inner')

3. 특성 선택 및 생성

머신러닝 모델의 입력으로 사용할 특성을 선택해야 합니다. 기본적인 특성은 다음과 같습니다:

• 종가(Close)
• 변동성(Volatility): 전일 대비 가격 변화율
• 거래량(Volume)
• 뉴스 감성 점수

예를 들어, 변동성을 계산하는 코드는 다음과 같습니다.

merged_df['returns'] = merged_df['Close'].pct_change()
merged_df['volatility'] = merged_df['returns'].rolling(window=5).std()

4. 모델 선택 및 훈련

머신러닝 모델을 선택해야 합니다. 주식 시장 예측에는 여러 가지 모델이 있지만, 여기서는 랜덤 포레스트를 사용할 것입니다. 랜덤 포레스트는 높은 정확도와 과적합 방지의 장점이 있습니다.

4.1 데이터 분할

훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할합니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = merged_df[['Close', 'Volume', 'sentiment', 'volatility']]
y = merged_df['Close'].shift(-1)  # 다음 날 종가

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X[:-1], y[:-1], test_size=0.2, random_state=42)

4.2 모델 훈련

랜덤 포레스트 모델을 훈련합니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

5. 모델 평가

모델의 성능을 평가해야 합니다. 일반적으로 RMSE(평균 제곱근 오차) 또는 MAE(평균 절대 오차)를 사용합니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_error

predictions = model.predict(X_test)
rmse = mean_squared_error(y_test, predictions, squared=False)
print(f"RMSE: {rmse}")

6. 예측 및 시각화

모델이 훈련된 후, 주가 예측을 시각화할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(y_test.index, y_test, label='Actual Price', color='blue')
plt.plot(y_test.index, predictions, label='Predicted Price', color='red')
plt.title('Stock Price Prediction')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.show()

7. 에러 처리

모델 훈련 중 발생할 수 있는 일반적인 에러는 다음과 같습니다.

• ValueError: 입력 데이터의 차원 불일치

• 해결: X와 y의 크기를 확인하고 일치하도록 수정해야 합니다.

• NotFittedError: 모델이 훈련되지 않았을 때 예측 시도

• 해결: 모델을 훈련시키는 코드를 확인하고 실행 순서를 점검해야 합니다.

결론

주식 시장의 트렌드를 예측하기 위해 머신러닝 모델을 개발하는 과정은 데이터 수집에서 시작하여, 전처리, 특성 선택, 모델 훈련, 평가 및 시각화까지 여러 단계를 포함합니다. 이 과정은 상당히 복잡하지만, 잘 구조화된 접근을 통해 보다 나은 예측 결과를 얻을 수 있습니다.

참고문서

• Machine Learning for Stock Market Prediction
• yfinance Documentation
• TextBlob Documentation
• Scikit-learn Documentation