저번에 파이썬을 사용한 딥러닝 주식 예측 코드를 포스팅한 적이 있다.
그런데 최근들어 해당 코드를 그냥 실행하면 timezone 오류가 발생하게되어 코드를 수정했고 기존의 글도 수정하긴 했지만 그래도 새글로도 다시한번 포스팅하겠다.
https://colab.research.google.com/drive/1RnWMRf5nx9lSLWm9-h33BHD0HFN6r6Lq?usp=sharing
위 링크를 통해 구글 colab으로 접속해 코드를 바로 사용해도 좋고 아래의 코드를 직접 복붙해도 된다.
1.
1 | !pip install pykrx | cs |
2.
1 2 3 | from pykrx import stock from fbprophet import Prophet from fbprophet.plot import add_changepoints_to_plot | cs |
3.
1 2 3 4 | # 종목, 기간 선택 dd = stock.get_market_ohlcv(“20210101”, “20220610”, “051600”) df = dd.tz_localize(None) | cs |
종목은 코드로 입력하시면 되고 기간은 수동으로 코드를 실행하는 당일 날짜까지 설정해야한다.
예시의 코드는 한전 kps의 코드
4.
1 2 3 4 5 | # 시간(ds)와 종가(y)값만 남김 df = df.reset_index() df[‘ds’] = df[‘날짜’] df[‘y’] = df[‘종가’] data = df[[‘ds’, ‘y’]] | cs |
5.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | #학습 #튜닝 전 #model = Prophet() #model.fit(data) #학습 #튜닝 후 model = Prophet( seasonality_mode=‘multiplicative’, changepoint_prior_scale=0.5, changepoint_range=0.9, ) model.fit(data) | cs |
6.
1 2 3 4 | #1개월 예측 future = model.make_future_dataframe(periods=1, freq=‘M’) forecast = model.predict(future) | cs |
7.
1 2 3 | # 그래프1 fig1 = model.plot(forecast) a = add_changepoints_to_plot(fig1.gca(), model, forecast) | cs |
8.
1 2 | # 그래프2 fig2 = model.plot_components(forecast) | cs |
9.
1 | forecast | cs |
이 코드를 사용해서 얻은 값을 절대적으로 신뢰하면 당연히 안된다.
그냥 참고용도로만 사용하시길..