lstm3 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 2. Stock Price Movement Prediction Using Sentiment Analysis and CandleStick Chart Representation(1) 논문 명 : Stock Price Movement Prediction Using Sentiment Analysis and CandleStick Chart Representation. 2021 저자 : Trang-Thi Ho, Yennun Huang 분류분석을 이용해 주가예측을 시작한 후 두번째 논문 리뷰이다. 두번째라고 해서 논문을 두 개만 읽은 것은 아니고 읽는 것에 그치지 않고 재현을 해보는 논문이 두번째인 것이다. Fake 논문, 모델을 친절하게 알려주지 않은 논문들이 많아서 읽은 모든 논문을 재현해보는 것은 불가능했다. 이 논문을 재현해보기 전에 다른 논문을 재현하다가 재현을 하기에는 정보가 너무 부족하다 느껴 잠시 멈추고 이 논문을 재현하게 되었다. 교수님께서 컨펌하시기에 R code가 편하기 .. 2023. 2. 21. 이전 1 다음