신경망에 의한 간단한 주가 예측

얼마 전에 유전자 알고리즘으로 주식을 예측하는 방법에 대해서 기술한 적이 있는데 이번에는 신경망으로 간단한 방법을 소개하고자 한다. 신경망(Neural Network)으로 예측하는 여러가지가 방법이 있겠지만 가장 간단한 방법을 설명하고자 한다.

신경망은 전형적인 지도 학습 방법으로 입력과 출력이 주어져야 한다. 주식 예측하는 방법도 역시 입력과 출력을 주어져야 한다. 관건은 어떤 입력과 출력을 주어져 학습을 하는냐가 중요한다.

예측하고자 하는 대상 차트 정보를 활용해서 과거 10개의 데이터를 신경망 입력으로 주고 출력은 +(양봉)/-(음봉) 형태로 학습할 수 있다. 가령 A종목 과거 10일치 데이터를 입력으로 주고 11일째 되는 날의 +/-을 출력으로 해서 학습하는 것이다.

예측의 정확도를 높이기 위해서 A종목의 과거 데이터뿐 아니라 A종목에 영향을 미치는 요소 가령, 코스닥/코스피 정보 등을 함께 넣어서 학습도 가능할 것이다.

참조

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