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주가 예측의 정확도를 높이기 위한 딥러닝 알고리즘 개발과정
1. 데이터 수집
주가 예측을 위한 가장 중요한 단계는 데이터 수집이다. 과거 주가 데이터, 거래량, 기업 재무정보, 경제 지표 등 다양한 데이터를 수집하여 모델 학습에 활용해야 한다.
2. 데이터 전처리
수집한 데이터는 노이즈가 많을 수 있기 때문에 데이터 전처리가 필요하다. 주가 데이터의 경우 시계열 데이터이므로 주가의 추저 흐름(Trend)을 고려하기 위해 주가의 로그 변환 또는 정규화를 수행해야 한다.
3. 모델 구축
주가 예측을 위한 딥러닝 모델을 구축해야 한다. LSTM(Long Short-Term Memory)이나 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 순환 신경망을 활용하여 시계열 데이터를 학습하고 예측할 수 있다. 더 나아가 CNN(Convolutional Neural Network)과 LSTM을 결합한 모델인 CNN-LSTM을 사용하기도 한다.
4. 하이퍼파라미터 튜닝
모델을 학습시키기 전에는 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾아야 한다. Learning rate, batch size, hidden layer의 개수 및 노드 수 등 다양한 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의 성능을 얻을 수 있다.
5. 모델 학습 및 검증
수집한 데이터를 학습 데이터와 검증 데이터로 나
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