케라스 - 주가 예측 프로그램 만들기

주가 관련 데이터셋 받기

finance.yahoo.com/

Yahoo Finance - Stock Market Live, Quotes, Business & Finance News

으로 접속하셔서, 원하는 종목을 검색한다.

 

검색 결과 페이지 내에서, Historical Data를 클릭한다.

1. Time Period를 클릭하여

2. 원하는 기간을 설정 후, (5Y : 5년, Max : 최대 추천)

3. Apply 버튼을 누른다.

4. 다운로드한다.

 

다운로드한 데이터는, 파일명으로 바꾸어 파이썬 환경에 저장을 해둔다.

다운로드하기 귀찮으신 분들은 아래 데이터를 사용하시면 됩니다.

첫 번째는 5년 치, 두 번째 꺼는 10년 치 카카오 주식 정보 데이터입니다.

 

kakao.csv

0.10MB

kakao_max.csv

0.41MB

 

 

필요 모듈 호출

import pandas as pd
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dropout, Dense, Activation
from pandas.io.parsers import read_csv

 

파일 업로드 (구글 코랩 사용자만, 다른 환경 사용 시 생략)

from google.colab import files
uploaded = files.upload()

파일 선택 후, 등록

예제에서는 kakao.csv를 이용

 

CSV 파일 읽기 (파일 이름)

data = pd.read_csv('kakao.csv')

구글 코랩 사용자가 아닐 경우, 현재 실행하는 파이썬 프로그램 디렉토리 내에 csv파일 저장할 것! 다른 디렉토리에서 사용 시,

data = pd.read_csv('{파일경로}/kakao.csv')

 

데이터 확인

data.head()

 

데이터 중 Null 값 제거하기

주가 관련 파일을 보면 다음과 같이 Null 값이 종종 있습니다.

dropna 함수를 사용하여 null을 가진 행 (axis=0) 삭제

data = data.dropna(axis=0)

제거를 안 하면, model 훈련 중, 에러를 유발합니다.

 

고가와 저가의 중간 값으로, mid price 구하기

고가와 저가를 변수로 이용해도 되지만, 예제에서는 중간값으로 접근

high_price = data['High'].values
low_price = data['Low'].values
mid_price = (high_price + low_price) / 2

 

50일씩 나누어 분리

데이터들을 첫날부터, 50일씩 끊어서 저장

예) [ [0~50일], [1~51일], [2~52일], [3~53일]....... ]

 

(why? 50일 치 데이터를 가지고 51일째 되는 날의 주가를 예측하기 위해서)

 

day_divided = 50
day_length = day_divided + 1
day_result = []
for i in range(len(mid_price) - day_length):
    day_result.append(mid_price[i: i + day_length])

 

분리된 데이터 확인

print("전체 데이터 Length : ", len(data))
print("나눈 데이터 Length : ", len(day_result))
print("나눈 데이터 0번째 : ")
print(day_result[0])
print(day_result[1])

 

데이터 정규화(Normalized)

50일씩 나누었던 데이터들을 첫날 기준으로 정규화 진행

(첫날을 0으로 만들고, 나머지 날들은 그 비율로 나누어 정규화)

norm_result = []
for section in day_result:
    norm_section = [((float(p) / float(section[0])) - 1) for p in section]
    norm_result.append(norm_section)
day_result = np.array(norm_result)

 

분리된 데이터 정규화 결과 확인

print(day_result[0])

 

데이터셋 정의하기

전체 데이터중 학습 데이터(train_data)는 90%, 테스트 데이터(test_data)는 10% 로 나눔.

데이터가 많지 않아 학습 데이터 비중을 높임.(검증 데이터 사용 x)

train_data_rate = 0.9
boundary = round(day_result.shape[0] * train_data_rate)
train_data = day_result[:boundary, :]
test_data = day_result[boundary:, :]

 

데이터셋 분리하기

위에서 설정한 train data와 test data를 1차원으로 바꾸고, 각 데이터 0~49번째 가격정보는 x_data, 마지막 50번째는 y_data로 설정

(why? 각 데이터 0~49번째 가격 정보를 가지고, 50번째 가격 정보를 예측하기 위해)

x_train = train_data[:, :-1]
x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1))
y_train = train_data[:, -1]

x_test = test_data[:, :-1]
x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], 1))
y_test = test_data[:, -1]

 

데이터셋 확인하기

x_train.shape, x_test.shape

((1054, 50, 1), (117, 50, 1))

 

모델 만들기

LSTM, 순환 신경망(RNN) - 순서가 있는 데이터(소리, 언어, 날씨, 주가)처럼 시간의 변화에 함께 변화하면서 그 영향을 받을 때 사용.

(첫 번째 인자 : 메모리 셀의 개수)

(return_sequences=True : 모든 입력에 대해 출력을 내놓게 한다. return_sequences=False : time sep 마지막에서만 결과를 출력)

(imput_shape : 입력 값)

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(50, 1)))
model.add(LSTM(64, return_sequences=False))
model.add(Dense(1, activation='relu'))
model.compile(loss='mse', optimizer='sgd')

 

모델 확인하기

model.summary()

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
lstm (LSTM)                  (None, 50, 50)            10400     
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM)                (None, 64)                29440     
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 1)                 65        
=================================================================
Total params: 39,905
Trainable params: 39,905
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

 

모델 훈련하기

구글 코랩 사용자는 모델 훈련 시, 런타임 환경을 GPU 환경으로 바꾸어 주면 빠르게 처리

model.fit(x_train, y_train,
    validation_data=(x_test, y_test),
    batch_size=10,
    epochs=15)

Epoch 1/20
106/106 [==============================] - 4s 42ms/step - loss: 0.0080 - val_loss: 0.0551
Epoch 2/20
106/106 [==============================] - 4s 41ms/step - loss: 0.0078 - val_loss: 0.0483
Epoch 3/20
106/106 [==============================] - 5s 43ms/step - loss: 0.0077 - val_loss: 0.0451
Epoch 4/20
106/106 [==============================] - 4s 42ms/step - loss: 0.0075 - val_loss: 0.0411
Epoch 5/20
106/106 [==============================] - 4s 42ms/step - loss: 0.0074 - val_loss: 0.0375
Epoch 6/20
106/106 [==============================] - 5s 43ms/step - loss: 0.0073 - val_loss: 0.0359
Epoch 7/20
106/106 [==============================] - 4s 41ms/step - loss: 0.0073 - val_loss: 0.0310
Epoch 8/20
106/106 [==============================] - 4s 40ms/step - loss: 0.0072 - val_loss: 0.0284
Epoch 9/20
106/106 [==============================] - 4s 40ms/step - loss: 0.0072 - val_loss: 0.0274
Epoch 10/20
106/106 [==============================] - 4s 40ms/step - loss: 0.0071 - val_loss: 0.0286
Epoch 11/20
106/106 [==============================] - 4s 40ms/step - loss: 0.0071 - val_loss: 0.0256
Epoch 12/20
106/106 [==============================] - 4s 40ms/step - loss: 0.0071 - val_loss: 0.0240
Epoch 13/20
106/106 [==============================] - 4s 41ms/step - loss: 0.0070 - val_loss: 0.0228
Epoch 14/20
106/106 [==============================] - 4s 40ms/step - loss: 0.0070 - val_loss: 0.0216
Epoch 15/20
106/106 [==============================] - 4s 41ms/step - loss: 0.0070 - val_loss: 0.0223
Epoch 16/20
106/106 [==============================] - 4s 40ms/step - loss: 0.0070 - val_loss: 0.0200
Epoch 17/20
106/106 [==============================] - 4s 42ms/step - loss: 0.0070 - val_loss: 0.0194
Epoch 18/20
106/106 [==============================] - 5s 47ms/step - loss: 0.0070 - val_loss: 0.0213
Epoch 19/20
106/106 [==============================] - 5s 47ms/step - loss: 0.0070 - val_loss: 0.0190
Epoch 20/20
106/106 [==============================] - 5s 46ms/step - loss: 0.0069 - val_loss: 0.0192

 

모델 예측하기

pred = model.predict(x_test)

 

예측값과 실제값 비교(with plot)

import matplotlib.pyplot as plt

plot_figure = plt.figure(figsize=(30, 10))
plot_rst = plot_figure.add_subplot(111)
plot_rst.plot(y_test, label='Real')
plot_rst.plot(pred, label='Predict')
plot_rst.legend()
plt.show()

얼추 비슷해 보이지만, 이것을 가지고 주가 예측을 하기에는 리스크가 크다.

아무래도 주가에 영향을 주는 변수는 많이 있기 때문이다. 주식에 관심 있으신 분들은 자신만의 전략을 만들고,

여러 정보를 변수화를 하여 모델을 만들어야 할 것이다.

 

물론 모든 게 참고 사항이며, 주식은 남들이 주는 고급 정보로 조심스럽게 접근하는 것이 최고인 듯싶다ㅜㅜ!