제2회 KRX 주식 투자 알고리즘 경진대회

제공된 데이터와 같은 종목, 기간으로 FinanceDataReader 라이브러리에서 데이터를 가져왔습니다. 

많이 사용되는 지표인 RSI, StochasticOscillator, MACD, BollingerBands들을 이용해서 얼마나 예측가능할까? 가 목표인 프로젝트입니다.
위의 지표를 이용하고, LSTM 모델을 사용하여 40일간의 데이터가 주어졌을때 15일이 지난 후, 주가가 얼마나 바뀌었을지 예측을 했습니다. 

최대한 일반적인 경우를 따지는 모델을 만들고 싶었기 때문에, 모델을 학습시킬때 비정상적인 거래(거래량이 0)가 있었던 종목들은 제외시켰습니다.
또한, 지표를 정상적으로 계산하기 위해서 최근 100일동안 정상적인 거래가 이루어진 종목들만을 대상으로 예측을 진행하였습니다. 
비정상적인 거래가 있었던 종목들은 거래에 영향이 없게 하기 위하여, 결과값들의 평균을 할당해주었고, 중간 순위에 들어가도록 했습니다. 

사용 데이터, 모델 : https://drive.google.com/drive/folders/1NOmqWGmG745SWmkVtpMmcKZoRo3xudeW?usp=sharing

python 버전 : 3.8.8
FinanceDataReader 버전 : 0.9.50
GTX 1650 이용해 학습했습니다.