주가예측_test

부동산 데이터 예측에 사용한 PatchTST(like) 모델을 사용

삼성전자 주가 2016 ~ 현재 데이터

 

 

1. 

테스트용 간단한 기본형테 예측

 

 

2.

 

Valiation 까지 포함한 학습 

- 전날의 종가가 다음날의 주가에 영향을 제대로 미침

- 결국 학습한것은 미래의 주가가 아닌 과거의 주가

 

 

번외

 

변동성으로 학습시킨 사례

- 변동성이 매우 작게 음수로 일정하다면 loss 값은 작아진다

- 결국 loss 가 작다고 해서 데이터를 학습한게 아니게 됨

- 다른 loss function 을 사용할 수 있으나 근본적인 해결책이 아니라고 생각

 

 

결론

- 결국 한정된 데이터 개수와 feature 가 원인

- 수익률 변동률이 작을 뿐 아니라 다양한 원천의 외부 효과(노이즈)가 작용하기 때문에 학습에 어려움

 

 

목표

- 거시변수 혹은 외부변수(물가지수, 부동산가격) 등을 학습에 사용

- 일별 주가 포함 더 작은 단위의 데이터 사용

- 최종적으론 LLM을 사용해서 뉴스 데이터를 정량적으로 활용해야 함