주가예측2 LSTM 또는 CNN을 이용한 주가 예측 LSTM은 보통 순차 데이터의 이동 알고리즘으로 간주되어 왔으며 CNN은 보통 이미지 데이터 처리를 위한 최고의 알고리즘으로 간주되었습니다. LSTM 또는 기타 Recurrent Neural Network (RNN)와 동등하거나 더 나은 문자 수준 CNN의 사용에 대한 많은 논문이 출판되었습니다. 이 가설을 테스트하기 위해 두가지 알고리즘을 시계열 분석의 전형적인 사례인 주가 예측에 구현해보겠습니다. 실험에서 서로 다른 두 알고리즘이 어떻게 일치하는지에 대한 공정한 비교를 제공하기 위해 이러한 각 알고리즘의 작동 방식에 대한 컨텍스트를 제공해야합니다. LSTM LSTM은 알고리즘 출력에 대한 기능을 제공하는 많은 신경망으로 구성된 반복 신경망의 한 유형입니다. 예를 들어 중복 신호의 가중치를 줄 이도록 .. 2021. 1. 31. Prophet을 이용한 주가 예측 Prophet는 비선형 추세가 연도 별, 주별, 일별, 계절 성과, 그리고 휴일 효과에 반영할 수 있는 시계열 모형입니다. 계절적 효과가 강하고 여러 시즌의 과거 데이터가 있는 시계열에서 가장 잘 작동합니다. Prophet은 누락된 데이터와 추세 변화에 강하며 일반적으로 이상 값을 잘 처리합니다. Prophet은 Facebook의 핵심 데이터 사이언스팀에서 출시한 오픈 소스 소프트웨어입니다. CRAN 및 PyPI에서 다운로드 할 수 있습니다. 예측은 조직의 업무 계획, 목표 설정, 그리고 이상 탐지에 활용할 수 있는 데이터 사이언스 과제입니다. 하지만, 이러한 중요성에도 불구하고 신뢰할만한 고품질의 예측을 생성하는 것은 매우 어려운 일입니다. 또한, 시계열 모델링에 대한 전문 지식이 있는 분석가가 많지 .. 2021. 1. 4. 이전 1 다음
