페이스북 Prophet으로 삼성전자 주가 예측하기! (시계열 데이터 예측)
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- Опубліковано 21 вер 2024
- 페이스북 Prophet을 활용하여 삼성전자 주가 예측을 해보았습니다.
"주식투자에 대한 책임은 본인에 있으며, 본 영상은 시계열 데이터 예측 튜토리얼 진행을 위한 하나의 예시로 삼성전자 주가 데이터를 활용하였습니다"
FbProphet은 다양한 시계열 데이터 예측에 활용해 보실 수 있습니다.
게다가 사용성 매우 간단하고, 시각화도 쉽습니다.
Kaggle 시계열 예측 competition에서도 Prophet을 활용한 다양한 노트북을 보실 수 있습니다.
실습용 Colab:
colab.research...
#Facebook #Prophet #주가예측
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![[서울대 AI 여름학교] AI를 통한 주가 예측 (강유 교수)](http://i.ytimg.com/vi/mqWduvQVZv8/mqdefault.jpg)
![[서울대 AI 여름학교] AI를 통한 주가 예측 (강유 교수)](/img/tr.png)
![[NHN Cloud make IT 2023] 시계열 데이터 속에 숨어있는 이상 징후를 찾는 딥 러닝 기술](http://i.ytimg.com/vi/bg2e60IZ40Q/mqdefault.jpg)
프로젝트 과정에 주가 예측 모델 만드는게 있는디
흑... 저희가 사용하게될 prophet 알고리즘을 이렇게 친절히 설명해주신 영상이 있어서 너무 행복합니다
감사합니다🙏
실제 주가를 데이터로 활용해서 더 유익했습니다 감사해요 그리고 마지막화면 ㅋㅋㅋ 디테일 멋져요!!
감사합니다! 새해 복 많이 받으세요!
좋은 내용 감사합니다!! 잘 배우고 갑니다. 설명 잘해주셔서 감사합니다!!
감사합니다 :)
동영상 너무 잘 봤습니다. LSTM, GRU, XGBOOST, PROPHET 등으로 정확도 비교해보는 것도 잼있을 것 같아요 ㅎ 새해복 많이 받으세요!
네 다음에는 비교 영상으로 만들어 봐도 재밌겠네요. 새해 복 많이 받으세요
응? 아리마보다 훨씬 빠르고 유연해서 신기해요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 아리마는 모수 설정 은근 너무 귀찮았는데
감사합니다. ㅎㅎ
감사합니다 :)
테디님..그리고 데이터 사이언스에 관심이 많은 데요....혹시 R언어를 배우는 것에 대한 고견은 어떠하신가요? 빅데이터분석 등에 있어서 도움이 될까요? 물론 파이썬이 최우선이지만 추가하여 R을 배우는 것이 의미가 있을까요? 통계 등 기초지식을 쌓는 데에 도움이 될까요? 외국대학이나 구글 등에서도 R을 배운다고 하는데 딥러닝 등과는 관련이 없지만 데이터 사이언스를 공부하는 입장에서 보면 R을 배우는 의미가 있을까요?
데이터 분석을 위한 코딩 언어 양대산맥이 Python 과 R이죠^^ 뭐 두 언어 모두 장단점이 있습니다. 저의 경우는 R 언어는 접해본 적이 없습니다. R언어는 통계 프로그램을 다루거나 통계쪽 연구를 하시는 분들에게 더 좋다고 알고 있습니다. 언어의 근간도 통계학자에서 만들었기 때문에 통계 하나만큼은 확실히 좋은 것 같습니다.
Python이냐 R이나는 선택할 때 어떤 작업을 난 주로 할 것이냐에 따라 선택지가 달라진다고 생각합니다. 데이터분석에서 확장하여 머신러닝/딥러닝 그리고 이를 활용한 솔루션 개발까지 확장하고 싶다면 무조건 Python이고요. 통계 관련 분석이나 검증이 주된 작업이라면 R을 배우시는 것이 더 나은 선택지 일 수 있습니다.
이와 관련하여 유튜브나 블로그에 두 언어 모두 해보신 분들이 비교 분석 하는 좋은 콘텐츠들이 많습니다^^ 한 번 충분히 검색해 보시고 고민해 보셔도 좋을 것 같습니다~
15:57
여기 나오는 그래프가 20년 2월 전까지의 데이터를 기반으로 하면서 백테스팅 한것이 맞나요?
얼핏보면 실제 데이터하고 비슷하게 따라가는것처럼 보이는데, 21년1월 되면서 실제데이터 없어지자마자 기복이 너무 심해지네요.
본 영상은 2020년도 데이터를 기반으로 모델링 진행하였습니다. 주식 시장은 각 종 경제지표, 산업과 뉴스 등등 고려해야할 정보들이 많습니다. prophet 만으로는 다양한 정보들을 포괄하여 반영시키기에는 아쉽게도 한계가 존재합니다만 주기를 가지는 시계열 데이터에는 꽤 동작을 잘합니다. 예를 들자면 기업의 매출액 지표와 같은 데이터입니다. 주식시장에 접목할 수 있는 보다 더 정확한 예측을 진행하기 위해서는 prophet과 더불어 다양한 지표를 참고할 수 있는 머신러닝 모델이나 딥러닝 모델을 활용해 보시는 것을 추천 드립니다.
동영상 흥미롭게 잘 봤습니다.
설명하신 시스템에서 종가는 예측을 위한 인자로 사용되는 것 같은데, 시가/고가/저가도 사용되는지 아니지 알수가 없네요,
혹 다른 보조지표 값들도 사용 할수가 있는지 궁금해서 글 올립니다. 새해 복 많이 받으시고 건강하세요👍
네~ 영상에서는 종가만 활용했지만, 시가/저가/고가 모두를 활용한 예측도 가능합니다~!
으악 financedatareader 임포트하는 것부터 에러 걸렸네요 ㅠ
pip install finance-datareader 설치부터 해주세요~
해결했어요 ㅎㅎ 감사합니다
얼래 비스끄므리하게 맞아버렸네요?
예측 data에 뚝 떨어지는 값들이 주말인것 같은데 주말 이나 휴장일 의 data를 무시하고 예측할 수 있는 방법이 있을까요????
주말이나 휴장일은 이미 데이터에서 제외된 상태에서 학습이 됩니다. (원래 휴장일이나 주말은 데이터가 없습니다)
따라서 이미 배제된 상태에서 학습이나 예측이 되었다고 생각하셔도 됩니다.
(LSTM관련) 안녕하십니까? 테디님 좋으신 글과 영상을 잘 보고 있습니다. 덕분에 LSTM모델 주가예측으로도 ML을 배우고 있습니다. 그런데 저의 경우 MAC 상에서 colab 을 켜서 테디 님의 코드를 그대로 복사/붙임으로 연습. 실행해보고 있는데 다음 부분에서 에러가 발생하여 해결이 안되는 데 도움 말씀 주실 수 있을까요
(이미지 다운로드가 안되어 부득이 간단하게 출력 란의 에러 메세지를 요약합니다.)
(코드실행시: 아래 코드는 블로그에서 그대로 copy & paste 하였습니다...)
train_data = windowed_dataset(y_train, WINDOW_SIZE, BATCH_SIZE, True)
test_data = windowed_dataset(y_test, WINDOW_SIZE, BATCH_SIZE, False)를 실행하면
(출력란 에러메세지)
ValueError ....
------->train_data = windowed_dataset(y_train, WINDOW_SIZE, BATCH_SIZE, True)
''''''
627 raise ValueError("Data must be 1-dimensional")
.......
ValueError("Data must be 1-dimensional")
stack overflow 등에서 구글링해도 이해가 잘 안되어서요...부탁드립니다. 미리 감사를 드립니다.
y_train이 1차원 (1개의 컬럼) 데이터 형태이어야 하는데 2차원 이상인것 같습니다~ 만약에 해결이 어려우시면 colab 링크를 남겨주세요~
from fbprophet import Prophet
from fbprophet.plot import plot_plotly,plot_components_plotly라고 했는대 안돼요
라이브러리가 올바르게 설치되어있는지 한 번 확인해봐 주세요~ 그리고 error 메시지도 같이 공유해 주시면 원인을 찾는데 도움이 됩니다.
오 해결했어요