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KOSPI Predictor

Docker 실행 방법

  • docker build cd docker
    docker build -t scrapper:imx-1 .
  • docker container 실행
    ./run_container.sh .
  • 프로그램 실행
    ../pybuild.sh
  • Docker 컨테이너 모두 삭제
    docker rm $(docker ps -a -q)
  • Docker 이미지 모두 삭제
    docker rmi $(docker images -q)
  • 특정 이미지만 삭제
    (image 리스트 확인)
    docker images
    (특정 이미지를 삭제)
    docker rmi 이미지id

virtualenv 실행 방법

  • virtualenv 패키지 설치
    pip3 install virtualenv

  • virtualenv 실행
    (Linux or Mac) : source virtualenv/venv/bin/activate
    (Window) : call virtualenv\venv\Scripts\activate

  • virtualenv 상에서 필요한 패키지 설치
    pip3 install -r requirements.txt

  • 추가로 설치한 패키지가 있다면 설치된 패키지 추출
    pip3 freeze > requirements.txt

  • 프로그램 실행
    python3 main.py

  • virtualenv 종료
    deactivate

  • jupytern notebook 실행
    pip3 install ipykernel
    ipython kernel install --user --name=venv_kospi_predictor
    pip3 install jupyter
    pip3 freeze > requirements.txt
    jupyter notebook
    kospi_predictor.ipynb를 선택, 실행
    (주의)
    notebook실행 후, python kernel을 venv_kospi_predictor로 변경

개요

KOSPI 가격을 예측하는 프로그램.

전체 구성도

데이터 수집(데이터 마이닝)

목표

  • 금융 정보의 데이터를 크롤링해서 특정 기간의 데이터(시가, 종가, 거래량)를 시/일 단위로 DB로 저장

상세 기능

종목 코드는 우선 한 종목 코드로 고정해서 기능을 구현

  • 분 단위의 데이터 수집(완료)

    • 분 단위의 데이터는 네이버 금융(시간별 데이터)페이지를 크롤링해서 수집한다.
    • 시간별 분석의 경우, 분 단위까지의 데이터를 수집할 수 있고, 1주일치의 데이터만 가져올 수 있는 제한이 있다. (9시부터 15시까지 6시간 * 60분, 즉 360개의 데이터를 하루에 수집할 수 있다)
    • 시간/분 단위의 단타 투자 시의 가격 예측을 위해 분 단위의 데이터 수집한다.(수집 기능 구현 완료)
    • 종목을 선택 후, 분단위의 정밀 분석은 1주간의 데이터를 수집, 학습 후, 1주 후부터 예측이 가능하도록 한다.
    • html reference url
      일주일 전까지의 주식 정보만 조회할 수 있기 때문에, 'thistime=20190729093000' 문자열에서 날짜와 시간을 적절하게 수정해서 사용해야 한다.
      https://finance.naver.com/item/sise_time.nhn?code=035420&amp&thistime=20190729093000&amp&page=1

  • 일 단위의 데이터 수집(완료)

    • 야후or구글(일봉) API 를 활용해서 database 형태로 가져오는 기능(구현 완료)
    • 최대 몇일까지 수집이 가능한지는 파악 필요: 검색해봤으나 알수없다. 테스트해보니 10년 까지는 수집이 가능하다. 최대 10년까지 수집가능하도록 하자. 상장한지 10년이 안된 종목의 경우 상장일을 얻어오는 방법이 필요하다. 한국증권거래소의 정보를 활용하면 될 듯하다.

  • 데이터 재가공(완료)
    시간/분 단위로 수집한 데이터를 동일한 포맷의 Database로 재가공

    • 수집한 데이터를 Database로 저장(data 학습 및 예측부, 예상 가격 출력부 에서 사용)
    • 시가, 종가, 분 단위 가격, 거래량, 차트 상태(고점/저점/상향/하향), 투자 결정(매도/매수/관망)
    • 데이터를 읽어서 해당 시점에 대한 차트 상태(고점/저점/상향/하향) 정보 colum 추가
    • 차트 상태(고점/저점/상향/하향)정보에 따라 투자 결정(매도/매수/관망)을 판단해서 colum 추가(데이터 라벨링)
    • 일단위의 재가공 기능은 구현 완료, 분 단위의 재가공 기능 구현 완료

  • 참고 자료

    • db browser util: https://sqlitebrowser.org/
    • pandas-reader 사용방법 참고(yahoo 일봉 data): https://wikidocs.net/5753
    • naver web crawling reference html 얻는 방법: finance.naver.com접속 -> 종목코드 입력 -> 차트 아래의 '종합정보' 옆의 '시세 차트 클릭 -> '시간별 시세' 표를 우클릭 후, 프레임소스 보기 클릭

주식 가격 훈련, 예측

목표

  • 선형적으로 가격을 학습, 얘측
  • 주기를 학습해서 매도/매수/관망을 분류
  • 선형적인 값 예측과 주기로 상/하향/변곡점 예측할 것인지는 옵션을 사용자가 결정할 수 있도록

개발 환경(완료)

  • Keras + tensorflow 2.0: 초기 구현은 keras로 구현, 모델을 튜닝하면서 필요할 경우 tensorflow를 사용
  • virtualenv
  • jupyter notebook(virtualenv)

상세 기능(진행)

  • DNN, regression
  • 선형적으로 예상 가격을 훈련, 예측하는 기능(regression)
  • 주기를 학습해서 상향/하향/관망을 훈련,예측하는 기능(classification, 다중분류 또는 RNN)
  • 가격을 예측, 예측한 데이터를 Numpy array로 저장(chart viewer에서 출력할 수 있도록)
  • 분기별 재무정보(영업이익, 현금 등)를 활용하는 방법 검토 필요(가중치에 상수값으로 ?)

회고

  • 분 단위의 데이터보다는 일 단의의 일봉 데이터만으로도 충분할 것으로 보인다.
  • 시가, 종가, 거래량 만으로는 데이터가 부족하다. --> 증권거래소 API를 연동해서 재무정보를 얻어오는 방법이 필요하다.
  • 그래프의 선형적인 값을 예측하는 것(회귀)도 좋지만, 한 종목에 대한 장기간의 그래프를 보면, 상승과 하락을 반복하며 상승하거나 하락한다. 상승폭이나 하락폭에 대해서도 학습을 할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다.
  • 데이터를 조작해서 모델에 주입하고 학습은 시킬 수 있는 수준이지만, 모델의 성능을 튜닝하는 방법에 대해 더 스터디가 필요하다.
  • 보완할 부분에 대해 회고하고 기획하는 시간이 필요하다.

차트 예측 viewer(예정)

목표

이번 한 주의 예상 차트를 시/일 단위로 출력

상세 요구 사항

  • 웹서버를 연동해서 GUI를 구현 예정