본문 바로가기

주가예측3

논문리뷰 4. 주가 예측(2) 이전 게시글에 이어 시계열 데이터를 예측해볼 것이다. 이번에 리뷰한 논문은 데이터도 새로 구하여 했기때문에 소개해줄 내용이 많아 따로 적게 되었다. 4. Stock price prediction based on LSTM neural network: the effectiveness of news sentiment analysis, 2020 먼저, py 파일로 NYT API의 뉴스를 수집하는 function을 생성한다. try: key = "회원가입 후 API 사용을 위해 받은 키 입력" year = year_month[0] month = year_month[1] nyt_base_url = "https://api.nytimes.com/svc/archive/v1/" + str(year) + "/" + str(.. 2023. 4. 21.
논문리뷰 4. 주가 예측(1) 주가 예측 논문에는 시계열 데이터를 예측하는 쪽과 분류분석으로 주가의 증가, 감소를 예측하는 쪽이 있다. 논문을 쓰기위해 코드를 정리하며 과거의 리뷰 코드들을 전부 돌려보았다. 그 중 시계열 데이터를 예측하는 논문들을 정리해보려고 한다. 1. The optimization of share price prediction model based on support vector machine, 2011 import yfinance as yf import numpy as np import pandas as pd from sklearn.svm import SVR from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squar.. 2023. 4. 21.
논문 리뷰 1. Stock Market Forecasting Using Machine Learning Algorithms 논문 명 : Stock Market Forecasting Using Machine Learning Algorithms, 2012 저자 : Shunrong Shen, Haomiao Jiang, Tongda Zhang 논문 방향이 딥러닝을 이용해 주가를 예측하던 것에서 분류분석을 이용해 주가의 흐름을 예측하는 것으로 변경된 후 첫 논문 리뷰이다. 논문을 해석해보고 code를 이용해 논문을 재현해본다. 데이터 : NASDAQ, DJIA, S&P 500, Nikkei 225, Hang Seng index, FTSE100, DAX, ASX, EUR, AUD, JPY, USD, Silver, Platinum, Oil, Gold의 주가 데이터 수집 기간 : 2000-01-04 ~ 2012-10-25 이 논문은 US의.. 2023. 2. 8.

티스토리툴바