외부 데이터셋 통합을 통한 주식 가격 예측 모델 개선

외부 데이터셋 통합을 통한 주식 가격 예측 모델 개선

Overview

주식 가격 예측 모델을 개발할 때, 단순한 주가 데이터만 사용하는 것보다 경제 지표나 소셜 미디어 트렌드와 같은 외부 데이터셋을 통합하는 것이 예측의 정확성을 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 이 글에서는 외부 데이터셋의 종류, 통합 방법, 그리고 모델의 개선 효과에 대해 자세히 설명하겠습니다.

1. 외부 데이터셋의 종류

1.1 경제 지표

경제 지표는 국가의 경제 상태를 나타내는 데이터로, 주식 가격에 미치는 영향이 큽니다. 예를 들어:

• GDP 성장률: 경제가 성장하면 기업의 수익도 증가할 가능성이 높아 주가가 상승할 수 있습니다.
• 실업률: 높은 실업률은 소비 감소를 의미하므로 기업의 매출에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.

이러한 지표는 통계청 또는 국제 금융 기구에서 얻을 수 있습니다.

1.2 소셜 미디어 트렌드

소셜 미디어에서의 사용자 반응은 기업의 브랜드 이미지와 관련이 있으며, 주가에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어:

• 트위터 감정 분석: 특정 기업에 대한 긍정적인 또는 부정적인 트윗의 수를 분석하여, 소비자 sentiment를 파악할 수 있습니다.
• 해시태그 분석: 특정 해시태그의 사용량이 많아지면 그 기업의 인지도가 상승할 수 있습니다.

1.3 뉴스 기사

뉴스 기사의 내용 역시 주가에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어:

• 기업 뉴스: 인수합병이나 제품 출시와 같은 긍정적인 뉴스는 주가 상승을 유도할 수 있습니다.
• 경제 뉴스: 금리 인상이나 경제 위기와 같은 뉴스는 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

2. 데이터 통합 방법

외부 데이터셋을 주식 가격 예측 모델에 통합하는 방법은 여러 가지가 있지만, 여기서는 주로 머신러닝 모델을 기반으로 한 방법을 다루겠습니다.

2.1 데이터 수집

먼저, 필요한 데이터를 수집해야 합니다. 경제 지표는 보통 CSV 파일 형태로 다운로드할 수 있고, 소셜 미디어 데이터는 API를 통해 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 트위터 API를 사용하여 특정 키워드와 관련된 트윗을 수집할 수 있습니다.

import tweepy

# 트위터 API 인증
consumer_key = 'YOUR_CONSUMER_KEY'
consumer_secret = 'YOUR_CONSUMER_SECRET'
access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN'
access_token_secret = 'YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET'

auth = tweepy.OAuth1UserHandler(consumer_key, consumer_secret, access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)

# 특정 키워드와 관련된 트윗 수집
tweets = api.search(q='Apple', lang='ko', count=100)
for tweet in tweets:
print(tweet.text)

2.2 데이터 전처리

수집한 데이터를 모델에 맞게 전처리해야 합니다. 예를 들어, 경제 지표와 소셜 미디어 데이터를 정리하여 날짜별로 합치는 작업이 필요합니다. 다음은 pandas를 사용한 예시입니다.

import pandas as pd

# 주식 가격 데이터 로드
stock_data = pd.read_csv('stock_prices.csv', parse_dates=['Date'])
# 경제 지표 데이터 로드
economic_data = pd.read_csv('economic_indicators.csv', parse_dates=['Date'])
# 소셜 미디어 데이터 로드
social_media_data = pd.read_csv('social_media_sentiment.csv', parse_dates=['Date'])

# 데이터 병합
merged_data = stock_data.merge(economic_data, on='Date').merge(social_media_data, on='Date')

2.3 모델 학습

통합된 데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 학습시킵니다. 예를 들어, 랜덤 포레스트 모델을 사용할 수 있습니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 독립 변수와 종속 변수 설정
X = merged_data.drop(columns=['Date', 'Stock_Price'])
y = merged_data['Stock_Price']

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 모델 학습
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
predictions = model.predict(X_test)

3. 성과 평가

모델의 성과는 RMSE(루트 평균 제곱 오차)와 R²(결정 계수)로 평가할 수 있습니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import numpy as np

# 성과 평가
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, predictions))
r2 = r2_score(y_test, predictions)

print(f"RMSE: {rmse}")
print(f"R²: {r2}")

4. 에러 처리 및 해결 방법

모델을 학습하는 과정에서 여러 에러가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 에러가 발생할 수 있습니다.

• ValueError: 입력 데이터의 형식이 일치하지 않음.
• 해결책: 데이터 전처리 단계에서 NaN 값을 처리하거나 데이터 유형을 확인합니다.

# NaN 처리
merged_data.fillna(method='ffill', inplace=True)

5. 결론

경제 지표와 소셜 미디어 트렌드를 통합한 주식 가격 예측 모델은 단순히 주가 데이터에 의존하는 것보다 더 나은 성과를 낼 수 있습니다. 이 방법을 통해 보다 신뢰할 수 있는 예측 결과를 얻을 수 있습니다. 앞으로 다양한 외부 데이터셋을 통합하여 예측 모델의 성능을 더욱 개선해 나갈 수 있습니다.

참고문서

• Tweepy Documentation
• Pandas Documentation
• Scikit-learn Documentation