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투자 의사 결정 지원 시스템
공동작성자
코드는 제안서에 작성되어 있는 주가 예측 부분만 올렸습니다.
본 제안시 다른 부분 코드도 업로드 하도록 하겠습니다.
알고리즘 작동 원리는 다음과 같습니다.
1. Feature Transformer
multivariate 변수를 하나의 벡터로 통합하는 역할을 합니다.
2. Attention LSTM
시계열 특성을 갖는 주가 데이터에 Attention 기법을 활용하여 다음 시점의 hidden state와 context 를 얻습니다.
3. Context Normalization
각 주가들은 각기 다른 스케일이므로 이른 표준화 해주는 작업을 합니다.
4. Multi-level contexts
개별 종목들은 global 지표에 영향을 받기 때문에 이를 모델에 통합할 수 있도록 합니다.
5. Self-Attention
전문가가 종목들을 섹터로 구분하듯이, 알고리즘이 자동으로 유사종목들에 가중치를 둘 수 있도록 합니다.
6. Nonlinear Transformation
self-Attention에서 진행하지 못한 비선형 변환을 진행합니다.
yahoo finance에서 Kospi 50 종목을 대상으로 2010년 부터 2019년 까지 train dataset. 2020년을 validation dataset, 2021년을 test dataset으로 설정하였습니다.
좋은 코멘트 감사합니다 :)
현실적이고 구체적인 아이디어인 것 같습니다 !
많이 배우게 되는 코드와 글 같습니다. 감사합니다~ 화이팅입니다.
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제안서 가독성이 너무 훌륭하네요;;
예전에 투자자의 관심 종목과 위험 성향에 따른 로보 어드바이저를 개인적으로 구현한 적이 있었는데,
더욱 구체적이고 고도화된 아이디어인 것 같아 흥미롭게 읽었습니다.
좋은 글과 코드 공유 감사합니다 :)