당일 기준 종목의 펀더멘탈을 벤치마크(해당 종목이 편입된 벤치마크 시장 참고)와 비교하여 상대적 고평가/보통/저평가를 구분합니다.
2. 종목관련 테마 조회
1) 관련테마
종목과 관련된 테마를 출력합니다.
아래처럼 일부의 테마만 선택할 수 있습니다.
2) 테마 관련 다른 종목/ 테마 평균 수익률/ 테마사유
테마 내에 속한 다른 종목들을 확인해 볼 수 있습니다. 테마의 평균 수익률 및 테마로 선정된 사유까지 확인할 수 있습니다.
3. 상승률/하락률 상위종목
상승률/하락률 TOP10 종목을 출력합니다
1. 프로젝트 개발 목표
미래의 주가는 과거의 주가의 행태(behavior)에 의해 결정된다는 기술적분석(technical analysis)은 주식 시장을 비롯한 금융 시장을 분석하고 예측하는 중요한 기법 가운데 하나입니다. 이 프로젝트의 목표는 시장에서 주로 사용되는 기술적분석(차트, 지지선 등)을 x일간의 주가의 패턴을 vector화하여 분석하고자했으며, 기술적분석의 효과성을 확인하기 위함입니다
2. Dataset의 정의
기술적 분석은 다양한 지표를 사용하지만, 대부분의 지표가 주가로부터 계산됩니다. 이에 모델학습시에 다중공선성 문제가 지속적으로 발생했고, 이 프로젝트에서는 오직 주가에만 초점을 맞췄습니다.
현재 시점(t)을 기준으로 과거 X일 전까지의 주가 패턴을 LightGBM을 train_data로, 현재 시점(t)으로부터 Z일 후 보유수익률을 test로 사용하였습니다.
총 데이터는 600만개입니다!
3.학습모델
트리기반의 light gbm Regressor를 사용하였습니다.
MLP SVM 등 다양한 방법을 사용했지만 lgbm이 성능이 가장 좋았습니다.
4.발견한 점
전공교육을 들을때 이론에서는 대부분 등락률은 정규분포를 따르는것을 가정한다! 라고 보통 표현한다.
그런데 실제로 데이터를 취합하여 분석해본 결과 정규분포를 따르는것으로 확인되었다
(0%구간은 거래정지 데이터에 따른 이상치입니다)
주가 등락률이 정규분포를 따른다는것은 결국 주가는 무작위행보(Random walk)라는 뜻이다.
