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다양한 모델을 통한 국내/해외의 주가 예측 및 시각화
공동작성자
안녕하세요. AOA팀입니다.
[분석 목표]
개인투자자가 늘어남에 따라 대학생들도 혼자 주식에 투자하는 경우가 많아졌습니다.
주가 데이터를 활용하여 쉽게 직접적으로 국내/해외 주가를 시각화 하고 투자 기회를 찾을 수 있는 모델을 제공합니다..
대학생들이 쉽게 주가 데이터 분석에 접근하여 잘못된 투자를 막고자 합니다.
[외부데이터]
1. https://finance.yahoo.com
- 애플 주가 활용 , 2010-01-01부터 2023-08-30 일자 데이터 활용.
2. FinanceDataReader 라이브러리
- KRX 주가 데이터에 기반하여 'LG Energy Solution', 'Samsung SDI', 'Ecopro', 'SK Innovation', 'LG Chemical', 'SCM_Life_Science', 'Medi_Post', 'Nature_cell', 'HLB_Life_Science', 'Kang_Stem_Biotech', 'Yujin_Robot', 'SELVAS_AI', 'RFsemi', 'Robostar', 'LG_electronics'
2023-01-02 ~ 2023-09-27 기간 동안의 주가 데이터 활용
[데이터 분석]
- 분석 섹터에 속한 국내 기업들의 주가 데이터 상관관계 분석
- 애플 주가 데이터의 K-means 클러스터링
- 애플의 9월 이후 주가 예측
- 의사결정나무 모델 구축
[방법론]
주가 데이터를 활용하여
(1) 시각화 진행
(2) 다양한 모델링 진행(군집분석, 히트맵, 주가 예측선, 의사결정나무)
을 통하여 보다 쉽게 누구나 접근할 수 있는 분석 방법 제공.
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