딥러닝 기반으로 주식시장을 예측하는 과정은 데이터 수집, 전처리, 모델 설계, 학습, 평가, 그리고 실전 적용의 단계와 같이 이루어집니다. 여기서는 실제로 딥러닝 모델을 사용하여 주식시장을 예측하는 예시를 단계별로 자세히 설명해 보겠습니다. 이 과정에서 인공신경망(ANN)과 장단기 메모리 네트워크(LSTM)을 활용한 예측을 예로 들어 보여드리도록 하겠습니다.
1. 데이터 수집
먼저, 주식시장을 예측하기 위해 필요한 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 주로 다음과 같은 항목으로 구성하고 있습니다.
- 주가 데이터: 종가(Close), 시가(Open), 최고가(High), 최저가(Low)
- 거래량 데이터: 일별 거래량
- 기술적 지표: 이동 평균(Moving Average), 상대강도지수(Relative Strength Index, RSI), MACD 등
예를 들어, S&P 500 지수의 일별 데이터를 수집한다고 가정합니다. 데이터셋은 다음과 같은 형태를 가질 수 있습니다.
| 날짜 | 종가(Close) | 시가(Open) | 최고가(High) | 최저가(Low) | 거래량(Volume) | 5일 이동 평균 | RSI | MACD |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2023-01-01 | 4500 | 4520 | 4530 | 4490 | 1,500,000 | 4480 | 55 | 1.5 |
| 2023-01-02 | 4550 | 4500 | 4560 | 4480 | 1,600,000 | 4490 | 60 | 1.7 |
| … | … | … | … | … | … | … | … | … |
2. 데이터 전처리
수집된 데이터를 모델에 입력하기 전에 전처리 과정을 거칩니다. 전처리는 데이터의 품질을 높이고, 모델이 효율적으로 학습할 수 있도록 돕는 중요한 단계입니다.
2.1 결측값 처리
일부 데이터가 누락된 경우 평균 대치, 중앙값 대치 또는 이전 데이터 대치법을 사용하여 결측값을 채웁니다. 예를 들어, 특정 날짜의 거래량 데이터가 누락된 경우, 이전 날짜의 거래량을 대치할 수 있습니다.
2.2 정규화(Normalization)
모든 특징(feature)을 0과 1 사이의 값으로 정규화하여 모델이 특정 변수에 과도하게 편향되지 않도록 합니다. 예를 들어, 종가 데이터를 정규화하려면 다음과 같이 계산합니다.
3. 딥러닝 모델 설계
이제 데이터를 사용하여 딥러닝 모델을 설계합니다. 여기서는 LSTM 모델을 사용하여 시계열 데이터(주가)를 예측하는 과정을 설명합니다.
3.1 LSTM 모델 구조
LSTM 모델은 주가 데이터의 시계열 패턴을 학습하는 데 적합합니다. 모델 구조는 다음과 같습니다:
- 입력층(Input Layer): 60일간의 주가 데이터를 입력받습니다. 이 데이터는 60개의 시퀀스(sequence)로 구성됩니다.
- LSTM 층: 50개의 LSTM 유닛을 사용하여 데이터를 처리합니다. LSTM은 과거의 중요한 정보를 유지하고, 불필요한 정보를 제거합니다.
- Dense 층: LSTM 층의 출력 데이터를 밀집 연결(Dense)하여 처리합니다.
- 출력층(Output Layer): 다음날의 주가를 예측합니다. 회귀 문제이므로 선형 활성화 함수를 사용합니다.
파이썬 코드:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(60, 1)))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dense(1)) # 다음날 주가를 예측하는 출력층
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’mean_squared_error’)
4. 모델 학습
모델 학습 단계에서는 데이터를 모델에 입력하고, 가중치(weight)를 조정하여 예측 정확도를 높입니다. 학습 과정에서 손실 함수로 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)를 사용합니다. 학습 과정은 다음과 같이 진행됩니다:
파이썬 코드:
#학습 데이터셋 준비
x_train, y_train = create_dataset(train_data, look_back=60)
#모델 학습
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)
여기서 create_dataset 함수는 60일간의 시퀀스 데이터를 생성하는 함수이며, epochs는 전체 데이터셋을 몇 번 반복하여 학습할지, batch_size는 한 번에 학습할 데이터 포인트 수를 의미합니다.
5. 모델 평가 및 테스트
학습이 완료된 후, 테스트 데이터셋을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 이를 통해 모델이 학습되지 않은 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확한 예측을 할 수 있는지를 확인할 수 있습니다.
파이썬 코드:
# 테스트 데이터셋 준비
x_test, y_test = create_dataset(test_data, look_back=60)
# 모델 예측
predicted_stock_price = model.predict(x_test)
# 성능 평가
import numpy as np
rmse = np.sqrt(np.mean((predicted_stock_price – y_test)**2))
print(f’RMSE: {rmse}’)
평가 결과로 출력된 RMSE(Root Mean Squared Error)는 예측값과 실제 값 간의 차이를 나타내며, 이 값이 작을수록 모델의 예측이 정확하다는 것을 의미합니다.
6. 실전 적용
모델이 학습되고 평가되면, 이를 실전 주식시장 예측에 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 학습된 LSTM 모델은 매일 새로운 데이터를 입력받아 다음날의 주가를 예측하게 됩니다. 이를 통해 투자자들은 주식 매수, 매도 시점을 결정하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
실전 적용에서는 모델이 지속적으로 업데이트된 데이터를 학습하여 시장 변화에 적응할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 이를 위해 주기적인 모델 재훈련이나 새로운 데이터의 인크리멘탈 학습을 고려할 수 있습니다.
결론
딥러닝 기반 주식시장 예측은 복잡한 데이터 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 미래의 주가를 예측해줍니다. 인공신경망(ANN)과 장단기 메모리 네트워크(LSTM)와 같은 딥러닝 모델은 시계열 데이터에서 발생하는 복잡한 관계를 학습하여 보다 정교한 예측을 가능하게 합니다.