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[팀명 : jay_ye] Linear regression 과 Arima 모델을 적용한 주가 예측 포트폴리오
- 실행환경
Visual studio code
- 데이터
주최측에서 제공한 train.csv 데이터
- 생성 factor
주가 예측에 주요한 영향을 미친다 판단한 ADR 지수와 이동평균선 변수를 적용.
1. ADR 지수 : 20일 간의 하락 종목 수와 하락 종목수의 비율인 ADR 지수를 활용해 종가와 ADR 지수의 상관관계를 추정
2. 이동평균선 지수 : 역배열 정배열을 판단하기 위해 사용한 변수로, 가장 변동이 심한 5일선에서 10일선 값을 빼 정배열/역배열의 정도를 간격으로 표현
- 도출 프로세스
각각의 특성을 가장 잘 반영할 수 있도록,
1. ADR 지수는 Linear regression 모델 적용, 상관관계를 추정해 가장 유의미한 예측값을 도출
2. 이동평균선 지수 시계열의 패턴을 반영할 수 있도록 Arima를 활용해 예측값을 도출
3. 이후 둘의 예측 결과에 산술평균을 가중치로 주어 최종 결과를 도출
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