ChatGPT로 테슬라주식 예측프로그램 작성하기 실습

 Python을 사용하여 Tesla의 주가를 예측하기 위해서는 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다.

 

 단계를 전체적으로 정리하면 다음과 같습니다. 

 

o Python을 사용하여 Tesla 주식 예측 코드를 얻으려면 다음 단계를 따르십시오.

1. 데이터 수집 및 준비: yfinance와 같은 라이브러리를 사용하여 Tesla의 과거 주식 데이터를 수집합니다. 그런 다음 분석을 위해 데이터를 정리하고 전처리합니다.

2. 데이터 분석: 시계열 분석, 통계 분석 및 기계 학습 기술을 사용하여 데이터의 추세와 패턴을 이해합니다.

3. 예측 모델 개발: 분석을 기반으로 적절한 모델을 선택하고 과거 데이터를 사용하여 학습합니다.

4. 모델 평가: 별도의 데이터 세트에 대한 교차 유효성 검사 및 테스트와 같은 기술을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.

5. 모델 사용: 훈련된 모델을 사용하여 보이지 않는 새로운 데이터를 예측합니다. 또한 추가 시각화를 위해 활용하거나 응용 프로그램에 통합하여 실시간으로 예측할 수 있습니다.
 

과거데이터 수집

1. 먼저 Tesla의 과거 주식 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 Yahoo Finance 또는 Google Finance와 같은 금융 웹사이트에서 얻을 수 있습니다. 이 데이터가 있으면 모델에 사용할 수 있도록 정리하고 전처리해야 합니다. 저는 alpha_vantage 라이브러리를 이용하여 데이터를 가져와 보겠습니다.  

 

알고리즘 선택

 다음으로 예측에 사용할 기계 학습 모델을 선택해야 합니다. 선형 회귀, 결정 트리 및 신경망과 같은 몇 가지 옵션을 사용할 수 있습니다. 모델 선택은 데이터의 특정 특성과 원하는 예측 정확도 수준에 따라 달라집니다.

 저는 신경망알고리즘을 사용하여 프로그래밍해보겠습니다. 이를 위해 Tenseoflow와 keras를 사용하겠습니다. 

 이를 위해 사전에 아래 라이브러리를 설치해야 합니다. 

 

!pip install pandas numpy sklearn tensorflow

학습 및 트레이닝

 모델을 선택한 후에는 과거 데이터로 모델을 교육해야 합니다. 여기에는 데이터의 일부를 교육 데이터로 사용하고 나머지는 테스트 데이터로 사용하는 것이 포함됩니다. 학습 데이터에서 성능을 최적화하려면 모델의 매개변수를 조정해야 합니다.

 과거데이터를 야후 등에서 가져올 수 있지만 위의 명령을 통해 TSLA_stock_data.csv 파일을 가져옵니다. 

 

 !pip install alpha_vantage

 

예측

 마지막으로 훈련된 모델을 사용하여 보이지 않는 새로운 데이터를 예측해야 합니다. 여기에는 일반적으로 Tesla의 현재 주식 데이터를 입력하고 모델을 사용하여 미래 가격을 예측하는 것이 포함됩니다. 예측을 실제 주가와 비교하여 모델의 성능을 평가하는 것도 중요합니다.

 

!pip install pandas numpy sklearn tensorflow
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

# 테스라 주식 데이터를 가져옵니다.
tesla_df = pd.read_csv('tesla_stock.csv')

# 데이터를 학습에 준비합니다.
tesla_df = tesla_df.dropna()
tesla_df = tesla_df[['Close']]

# 데이터를 0과 1 사이로 스케일링 합니다.
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
tesla_df = scaler.fit_transform(tesla_df)

# 데이터를 학습 및 테스트 세트로 나눕니다.
def create_dataset(data, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(data)-look_back-1):

        a = data[i:(i+look_back), 0]

        dataX.append(a)

        dataY.append(data[i + look_back, 0])

    return np.array(dataX), np.array(dataY)

 

이전 데이터를 보고 학습할 일수를 설정합니다.

look_back = 30

데이터를 학습 및 테스트 세트로 나눕니다.

trainX, trainY = create_dataset(tesla_df, look_back)

데이터를 LSTM 모델에 맞게 변형합니다.

trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))

LSTM 모델을 생성합니다.

model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back))) model.add(Dense(1))

 

# 모델을 컴파일하고 학습합니다.

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 학습된 모델로 예측을 합니다.

predictions = model.predict(trainX)

# 예측 값을 원래 값으로 변환합니다.

ChatGPT를 활용하는 방법은 수업 때 만나요^^