다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -1-

안녕하세요?

 

지난번 도전이 그렇게 좋은 결과로 끝이 나지 않았지만, 그래도 포기라는 단어는 배추를 세는 단위일뿐, 아직 그만두기에는 너무 이르다는 생각이 듭니다. 그래서 이번 포스팅에서 부터 시작을 해서, 일련의 새로운 방법으로 한번 도전을 해서, 어떻게 기계학습을 적용해 보고자 합니다.

 

먼저 문제가 있다고 하면, 가장 큰 문제가 바로 기존의 방법에서 volume과 OBV지수만 가지고서 내일의 주가를 예측하는 것은 상당히 무리라는 생각이 듭니다.

 

그래서 이번에는 베이직이 되는 기존의 일봉차트를 가지고 오는 것과 동시에 OBV지수가 계산이 되어 있는 데이터도 같이 가지고 오고자 합니다.

 

 

그리고 나서 다으믕로 진행해야 하는 것으로는 역시나 스위치 1번과 2번이라고 해서 베이직 데이터 베이스나 OBV지수가 계산된 데이터 베이스 둘다 준비가 되어야만 다음 단계로 갈 수 있도록 만들어 주었습니다.

 

그런데 시작을 하다보니, 무언가 좀 어이없는 상황이 나왔습니다. 아니, 어쩌면 당연한 상황이기도 한게, 당연하다면 당연하게 에러가 터졌습니다.

 

어찌되었건 간에 에러를 해결해서 최종 해결책이 되는 데이터 베이스를 확보하는데 성공했습니다. 일단 판다스의 데이터 프레임을 2개 합치는 것은 좋은데, 이후 to_sql함수를 사용할 시에 column의 이름이 같은 것이 2개 있으면 에러가 나는 것 입니다.

 

이렇게 해서 일단 전반부를 보여주고 있는데 기존의 일봉차트를 구성하는데 필요한 모든 자료가 다 들어가 있는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

그리고 나서 OBV를 계산하면서 새로이 생성된 데이터도 보여주고 있습니다. 이렇게 해서 나온 데이터를 바탕으로 해서, 일단 다음 작업에 들어가고자 하는 것인데, 이번에는 작정하고 예측을 제대로 하기 위해서 일단 들어가는 데이터의 양을 늘리기 위해서 데이터 프레임부터 주물럭거리기를 열심해 해야 합니다.