금융 예측 모델을 위한 피처 엔지니어링 파이프라인 구축

금융 예측 모델을 위한 피처 엔지니어링 파이프라인 구축

Overview

금융 데이터 분석에서 피처 엔지니어링은 예측 모델의 성능을 결정짓는 중요한 과정입니다. 이 과정에서는 원시 데이터에서 유의미한 특성(피처)을 추출하고, 이를 모델 학습에 적합하게 변환하는 일련의 작업을 수행합니다. 특히 금융 예측 모델에서는 다양한 지표와 데이터 포인트를 추출하여 모델의 예측력을 향상시킬 수 있습니다. 이번 글에서는 금융 데이터에서 피처를 추출하고 변환하는 과정을 자세히 설명하겠습니다.

1. 데이터 수집

1.1 원시 데이터 소스

금융 데이터는 여러 출처에서 수집할 수 있습니다. 대표적으로는 다음과 같은 소스가 있습니다:

• 주식 가격 데이터: Yahoo Finance, Alpha Vantage, Quandl 등의 API를 통해 실시간 또는 역사적인 주식 가격 데이터를 수집할 수 있습니다.
• 재무 제표 데이터: EDGAR, Yahoo Finance, FRED 등의 출처에서 기업의 재무 제표 데이터를 다운로드할 수 있습니다.
• 경제 지표: GDP, 실업률 등의 경제 지표는 중앙은행이나 통계청에서 제공하는 API를 통해 수집할 수 있습니다.

1.2 예시 코드

Python을 사용하여 Yahoo Finance에서 주식 데이터를 가져오는 코드 예시입니다.

import yfinance as yf

# 특정 주식의 데이터 다운로드
ticker = 'AAPL'
data = yf.download(ticker, start='2020-01-01', end='2023-01-01')
print(data.head())

2. 데이터 전처리

2.1 결측치 처리

금융 데이터는 종종 결측치가 발생합니다. 결측치를 처리하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 그 중 몇 가지는 다음과 같습니다:

• 삭제: 결측치가 포함된 행을 삭제합니다. 하지만 데이터 손실이 발생할 수 있습니다.
• 대체: 평균값, 중간값, 또는 이전 값을 사용하여 결측치를 대체합니다.

2.2 예시 코드

결측치를 평균값으로 대체하는 예시입니다.

data.fillna(data.mean(), inplace=True)

2.3 데이터 정규화

데이터의 스케일을 맞추기 위해 정규화가 필요합니다. Min-Max 정규화나 Z-score 정규화 등을 사용할 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
data[['Open', 'Close', 'Volume']] = scaler.fit_transform(data[['Open', 'Close', 'Volume']])

3. 피처 생성

3.1 기본 지표

금융 데이터에서 기본적인 지표를 생성하는 것이 첫 번째 단계입니다. 여기에는 다음과 같은 지표가 포함됩니다:

• 수익률 (Return): 특정 기간 동안의 주가 변화율을 계산합니다.

[
\text{Return} = \frac{P_t - P_{t-1}}{P_{t-1}}
]

• 이동 평균 (Moving Average): 주가의 평균을 구해 추세를 파악합니다.

3.2 기술적 지표

기술적 분석을 위한 지표들도 유용합니다. 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

• 상대 강도 지수 (RSI): 주가의 과매수 및 과매도 상태를 나타냅니다.
• 이동 평균 수렴 확산 지수 (MACD): 두 개의 이동 평균 간의 차이를 보여주는 지표입니다.

3.3 예시 코드

수익률과 이동 평균을 생성하는 코드 예시입니다.

# 수익률 계산
data['Return'] = data['Close'].pct_change()

# 20일 이동 평균 계산
data['MA20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()

4. 피처 선택

모델의 성능을 극대화하기 위해서는 유의미한 피처를 선택하는 과정이 필요합니다. 이 과정에서 다음의 방법을 사용할 수 있습니다:

4.1 상관계수 분석

각 피처와 목표 변수 간의 상관관계를 분석하여 유의미한 피처를 선택합니다.

correlation_matrix = data.corr()
print(correlation_matrix['Return'].sort_values(ascending=False))

4.2 피처 중요도

랜덤 포레스트와 같은 모델을 사용하여 각 피처의 중요도를 평가할 수 있습니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
importance = model.feature_importances_

5. 모델 학습 및 평가

피처 엔지니어링이 완료되면, 모델을 학습시키고 성능을 평가할 차례입니다. 여러 가지 모델을 시도하여 최적의 성능을 찾는 것이 중요합니다.

5.1 예시 모델

• 선형 회귀: 간단한 모델이지만 기초적인 예측에 유용합니다.
• 랜덤 포레스트: 복잡한 관계를 모델링하는 데 효과적입니다.
• LSTM: 시계열 데이터 예측에 적합한 신경망입니다.

5.2 모델 평가 지표

• MAE (Mean Absolute Error): 예측값과 실제값 간의 평균 절대 오차를 측정합니다.
• RMSE (Root Mean Squared Error): 예측 오차의 제곱 평균을 측정합니다.

5.3 예시 코드

랜덤 포레스트 모델을 학습하고 평가하는 예시입니다.

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

# 데이터 분할
X = data[['Return', 'MA20']]
y = data['Close']
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 및 평가
y_pred = model.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Absolute Error: {mae}')

6. 에러 처리

코드 실행 중 에러가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, ValueError: could not convert string to float 같은 에러는 데이터 유형 문제에서 발생할 수 있습니다. 이 경우, 데이터 유형을 확인하고 숫자가 아닌 값을 제거해야 합니다.

6.1 해결책

데이터의 타입을 확인하고, 필요한 경우 변환합니다.

data['Close'] = pd.to_numeric(data['Close'], errors='coerce')

참고문서

• Scikit-learn Documentation
• Yahoo Finance API
• Introduction to Time Series Analysis

이 과정을 통해 금융 예측 모델을 위한 피처 엔지니어링 파이프라인을 구축하고, 모델 성능을 극대화할 수 있습니다.