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TransFormer TimeSeries 모델 기반 시계열(종가) 예측
코드 실행 환경 및 실행 방법
- python 3.9.9
- IPYNB 파일 실행
1. 전체 프로세스 개요
- DACON에 있는 데이터 2021년 6월 1일부터 2023년 7월 28일 까지의 일별 시세 정보 데이터 전처리
- 전처리 된 OHLCV 40일을 통해 20일의 종가를 예측하는 TransFormer 모델 학습
- 2023년 5월 31일부터 2023년 7월 28일까지의 일별 시세정보로 모델 Inference하여 최종 수익률 계산
- 마지막 거래일 2023년 7월 28일의 거래량이 0인 종목들은 문제 종목( 상장 폐지, 거래 정지 etc ..)으로 간주하고 최종 수익률을 0.1로 변환하여 롱,숏 진행 안하게끔 전처리
- 종목별 최종 수익률을 기준으로 Submit 제출
2. 데이터셋 (DACON 데이터 활용하고 그 외 데이터는 사용 X)
train.csv [파일] : 2021년 6월 1일부터 2023년 5월 30일까지의 일별 시세정보
train_additional.csv [파일] : 2023년 5월 31일부터 2023년 7월 28일까지의 일별 시세정보
데이터 및 모델 링크 : https://drive.google.com/drive/folders/1cIMRcpV4E3mumQWCQaXc7ldsTWamsz27?usp=sharing
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