GIL's LAB

이번 포스팅에서는 이전 포스팅에서 설명한 이전 종가를 가지고 미래 종가를 예측하는 파이썬 코드를 설명한다. 실험 결과 및 백테스팅 결과는 다음 포스팅에서 정리하도록 한다. 먼저 실험에 필요한 모듈을 다음과 같이 임포트한다. import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error as MAPE from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor as DTR from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR from sklearn.ensemble import RandomForestRegres..

개요 이번 실험에서는 모든 코스피 종목에 대해, 이전 종가를 가지고 미래 종가를 예측했을 때의 오차를 측정한다. 애초에 좋은 결과를 기대하는 실험이 아니기에 오히려 더 기대된다. 준비물 종목별 종가 데이터 (기간: 2016년 9월 1일 ~ 2021년 8월 31일): 실험 목표 이전 종가로 미래 종가 예측이 어느정도 가능해보이는 종목을 파악한다. 종목별로 적절한 예측 모델이 무엇인지 파악한다. 종목별로 적절한 lag를 파악한다. lag는 결국 아래 그림과 같이 입력 변수를 몇 개로 할 것인지와 직결된다. 비교 대상 lag (L): {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10} model (f) - 모든 하이퍼파라미터는 sklearn의 default를 사용 Linear Regressor Decis..