Implementing Stock2Vec with the Yahoo Financial Library

이전 기사에서는 Stock2Vec 분석을 위해 Yahoo Financial 라이브러리를 사용하는 방법에 대해 논의했습니다. 이 기사에서는 Stock2Vec 알고리즘에 대해 자세히 알아보고 Yahoo Financial 라이브러리를 사용하여 이를 구현하는 방법을 보여줍니다.

Overview of the Stock2Vec Algorithm

Stock2Vec은 인기 있는 Word2Vec 알고리즘에서 영감을 받은 기계 학습 알고리즘입니다. Word2Vec과 마찬가지로 Stock2Vec은 신경망을 사용하여 단어(또는 이 경우 주식)의 연속 벡터 표현을 학습합니다. 이러한 벡터 표현은 주식의 의미를 포착하고 유사한 주식을 찾고 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
Stock2Vec 알고리즘은 훈련 단계와 추론 단계의 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 교육 단계에서 Stock2Vec 알고리즘은 과거 주가 데이터 세트에 대해 교육됩니다. 알고리즘은 각 주식을 고차원 벡터로 표현하는 방법을 학습합니다. 추론 단계에서 Stock2Vec 알고리즘을 사용하여 유사한 주식을 찾고 학습된 벡터 표현을 기반으로 예측할 수 있습니다.

Retrieving Stock Data

Stock2Vec 알고리즘을 구현하기 전에 Yahoo Financial 라이브러리에서 주식 데이터를 검색해야 합니다. 다음은 라이브러리를 사용하여 여러 회사의 과거 주가를 검색하는 방법의 예입니다.

import yahoo_fin.stock_info as si

stock_prices = si.get_data(["AAPL", "GOOG", "AMZN", "MSFT"])

그러면 Apple, Google, Amazon 및 Microsoft 회사의 과거 주가가 검색됩니다. 날짜 범위 및 기타 매개변수를 지정하여 특정 데이터를 검색할 수도 있습니다.

Preprocessing Data

재무 데이터에 Stock2Vec을 사용하려면 먼저 데이터를 전처리해야 합니다. 여기에는 데이터 정리, 데이터 정규화, Stock2Vec 알고리즘에서 사용할 수 있는 형식으로 데이터 변환이 포함됩니다. 다음은 재무 데이터를 사전 처리하는 방법의 예입니다.

import yahoo_fin.stock_info as si

stock_prices = si.clean_stock_data(stock_prices)
stock_prices = si.normalize_stock_data(stock_prices)
stock_prices = si.transform_stock_data_for_stock2vec(stock_prices)

 

 

Training the Stock2Vec Model

이제 주식 데이터를 사전 처리했으므로 Stock2Vec 모델을 교육할 수 있습니다. 다음은 TensorFlow 라이브러리를 사용하여 Stock2Vec 모델을 교육하는 방법의 예입니다.

 

import tensorflow as tf

# Define the number of stocks and time steps
num_stocks = len(stock_prices.columns)
num_timesteps = stock_prices.shape[0]

# Define the Stock2Vec model
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Embedding(num_stocks, 8, input_length=num_timesteps))
model.add(tf.keras.layers.LSTM(8))
model.add(tf.keras.layers.Dense(num_stocks, activation='softmax'))

# Compile the Stock2Vec model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Train the Stock2Vec model
model.fit(stock_prices, epochs=10, batch_size=32)

 

이 코드는 TensorFlow 라이브러리를 사용하여 Stock2Vec 모델을 정의하고 교육합니다. 모델은 임베딩 레이어, LSTM 레이어 및 밀집 레이어로 구성됩니다. 이 모델은 배치 크기가 32인 10개의 에포크에 대해 전처리된 재고 데이터를 사용하여 훈련됩니다.

Inference

모델이 훈련되면 이를 사용하여 유사한 주식을 찾고 예측할 수 있습니다. 다음은 훈련된 Stock2Vec 모델을 사용하여 유사한 주식을 찾는 방법의 예입니다.

 

# Find similar stocks
similar_stocks = si.find_similar_stocks(model, "AAPL")
print(similar_stocks)

 

이 코드는 find_similar_stocks훈련된 Stock2Vec 모델을 기반으로 Apple(AAPL)과 유사한 주식을 찾기 위해 Yahoo Financial 라이브러리의 함수를 사용합니다. 이 함수는 유사한 주식 목록과 해당 유사성 점수를 반환합니다.

Conclusion

이 기사에서는 Yahoo Financial 라이브러리와 TensorFlow 라이브러리를 사용하여 Stock2Vec 알고리즘을 구현하는 방법을 보여주었습니다. 우리는 재무 데이터를 검색하고, 데이터를 사전 처리하고, Stock2Vec 모델을 훈련하고, 추론을 위해 모델을 사용하는 방법에 대해 논의했습니다. 이 지식을 통해 이제 자신의 재무 데이터에 대한 Stock2Vec 분석을 구현하고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.