삼성전자 주가 예측[파이썬]

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삼성전자 주가 예측을 위해서는 다양한 방법이 있지만, 여기서는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 사용한 시계열 예측 코드를 작성해 보겠습니다.

 

 

먼저, 필요한 라이브러리를 import 합니다.

다음으로, 데이터를 불러와 전처리합니다. 여기서는 FinanceDataReader 라이브러리를 사용해 삼성전자의 주가 데이터를 불러옵니다.

 

그리고 불러온 데이터를 전처리합니다. 예측 모델에서는 LSTM을 사용하기 때문에, 시계열 데이터를 입력으로 사용하기 위해 데이터셋을 조정합니다.

 

다음으로, LSTM 모델을 생성하고 학습합니다.

 

 

학습된 모델을 사용해 예측을 수행합니다.

 

삼성전자 주가를 예측하기 위해서는 시계열 분석 기술 중 하나인 ARIMA 모델을 사용할 수 있습니다. ARIMA 모델은 Autoregressive Integrated Moving Average의 약자로, 시계열 데이터의 패턴과 경향성을 파악하여 예측하는 모델입니다.

 

먼저, 필요한 라이브러리를 설치하고 로드합니다. 이번 예시에서는 yfinance를 사용하여 Yahoo Finance에서 삼성전자 주가 데이터를 가져오고, statsmodels를 사용하여 ARIMA 모델을 구현할 예정입니다.

 

 

다음으로, 삼성전자 주가 데이터를 불러옵니다. 이 예시에서는 2016년 1월 1일부터 2022년 2월 11일까지의 데이터를 사용합니다.

 

 

다운로드한 데이터를 살펴보기 위해, head() 함수를 사용하여 처음 5개의 행을 출력합니다.

 

 

데이터를 시각화해보기 위해, matplotlib 라이브러리를 사용하여 그래프를 그립니다.

 

 

시계열 데이터는 일반적으로 트렌드와 계절성 등의 패턴을 보이기 때문에, 이러한 패턴을 고려하여 ARIMA 모델을 구현합니다. ARIMA 모델은 (p, d, q)의 세 가지 파라미터를 사용합니다. p는 AR 모델의 차수, d는 차분, q는 MA 모델의 차수를 의미합니다. 이 예시에서는 각 파라미터의 초기값을 2로 설정합니다.

 

 

마지막으로, 모델을 사용하여 1년 뒤의 삼성전자 주가를 예측해봅니다.

 

 

이렇게 구현한 ARIMA 모델을 사용하여, 삼성전자 주가의 향후 추이를 예측할 수 있습니다. 하지만, 이 모델은 단순한 예측 모델이므로 실제 투자 결정에는 참고용으로만 사용되어야 합니다.