안녕하세요. 데이터 결합 후 아래 코드에서 result_df = result_df.dropna( subset=['10년 기대 인플레이션율', '장단기 금리차'], how='any' ) 전체 지표가 아니라 '10년 기대 인플레이션율' , '장단기 금리차' 두 컬럼만 기준으로 결측 행을 제거한 이유가 궁금합니다. 이후 ffill() 로 나머지 결측값을 채우는 구조인 것으로 이해했는데, 이 두 지표의 데이터 시작 시점에 맞춰 전체 학습 구간을 설정하기 위한 것인지, 아니면 모델링상 반드시 포함되어야 하는 핵심 변수라서 별도로 처리한 것인지 궁금합니다. 감사합니다.
안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다. 예측의 요인들을 넣고 빼는 과정에서 궁금한게 있어 질문드립니다. 강의 예시에서 QQQ 혹은 S&P 500 ETF 등의 인덱스 연동 ETF를 주로 예로 사용하였습니다. 이 때, 동일한 경제지표를 제외하는 예시를 보여주셨는데, 실제 QQQ의 경우는 나스닥 100을 추종하고 있으며 S&P 500(SPY)의 경우에는 S&P 500 지수를 추종하고 있습니다. 그렇다면, 해당 두 ETF를 제거하는 것 이외에 동일한 추종 지수도 제외해야 예측에서의 유효성이 더 높은 것 아닐까요?
[김광석 교수의 경제 입문] 경제 기본기로 흔들리는 시장에도 내 돈 지키는 법, 경제를 보는 눈 키우기
5천원의 전자책은 대여가 아니라 소유로 나오는데 현재 강의에서 제공되는 링크의 전자책은 10년 대여로 나오는데 이건 2500원으로 나와서 잘못된 것인지, 아니면 이게 맞는 것인지 궁금하여 질문드립니다. 맞다면 문구에 오해의 소지가 없도록 어느정도의 기간의 대여의 형태로 제공된다고 수정이 필요해보입니다. 아니라면 링크의 수정이 필요할 것 같습니다.
강의 내용 중에 "pip install pykrx" 이 부분에 대한 설명을 해 주신다고 했지만 나중에 VS CODE만 설명하시면서 실제로는 강의에서 빠져 있어서 기존 문의드린 오류가 난 게 아닌가 합니다. 느낌으로는 conda promp 상에서 실행하면 될 것 같은데 안되네요. "pip install pykrx" 를 어디에 설치해야 하나요? 아래 2곳에서는 안됩니다.
파이선까지는 잘 됐습니다. vs code 설치 후 아래와 같이 강의 내용과 달라서 진도가 안 나가고 있습니다. 왼쪽의 트리구조, ctrn+shift+r 버튼 눌러도 화면처럼 뜨지 않으며 select inter>> 로 뜨지 않으며 그냥 > 만 보이고 python (kiwoom_32)도 보이질 않네요. 설치를 기본이 아닌 다른 폴더에 하기는 했습니다. (d:\inforun에 설치 함)
안녕하세요. 해당 강의 잘 들었습니다. 예측치의 정확도에 대한 의견을 여쭈어보고 싶습니다. 강의에서 보면 AI에서 90%가 넘으면 정확도가 높은거라고 하셨지만. 시계열 데이터의 특성상 7일후의 데이터를 예측하지 않고, 오늘 주가를 그냥 사용해도 정확도를 계산해 보면 90%가 넘는 경우가 많습니다. 예를 들어 경제 지표로 학습을 수행하지 않고도, +7일후의 예측값에 오늘 주가를 넣어 Accuracy를 구해 보면, 오라클의 경우 97%가 나옵니다. 반면 Transformer를 이용하여 학습한 경우 정확도가 94%입니다. 이런 상황이라면 과연 AI의 학습을 통한 주가 예측이 어떤 의미를 가지는지 잘 모르겠습니다. 다양한 경제 데이터를 API를 통해 수집하거나 Transformer를 이용하여 학습하는 형태의 기본 골자를 익혀서 좋은 경험이었으나. 정확한 주가 예측을 위해 여러가지 개선이 있어야 할것 같습니다. 경제 지표와 더불어 주가 데이터를 캔들로 표현하고 급등 패턴을 학습하는 것은 어떻게 생각 하시나요? 현재 다른 예측 프로그램은 어떤 방식을 사용하는지 궁금합니다.
train_size = int(len(data) * 0.8) train_data = data.iloc[:train_size] test_data = data.iloc[train_size:] 훈련과 테스트 8:2로 잘 나누고 for i in range(lookback, len(data_scaled) - forecast_horizon): 이렇게 돌리면 그냥 전체 데이터를 학습한거 아닌가요? 결국 안나누고 학습한 것 같은데, 그럼 이 프로젝트는 그냥 데이터를 모두 학습한거죠? LR 버전으로 리팩토링해서 돌려보고 있는데 과적합뜨는 것 보니까 그냥 완전 똑같이 나오더라구요.
예제로 만들어주신 데이터에서 추가적으로 데이터를 변경하여 테스트를 하고 싶은데요 아래 데이터를 가져 올 수 있을가요? Fred에서 제공하는 지표 코드 Yahoo 에서 제공하는 지표와 티커 나스닥 100의 티커 해당 정보를 어떻게 가져오는지 알아야 추후- 응용하면서 사용할 수 있을것 같습니다. 감사합니다.
