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제목 데이터 마이닝을 통한 국내 주가의 우량주/일반주 분석
작성일 2021.09.10 조회수 619

코리아IT아카데미 프로젝트

데이터 마이닝을 통한 국내 주가의 우량주/일반주 분석

과정명
빅데이터 정규
발표일
2021-09-07
담당강사
박영식 강사
팀원 & 담당파트
(조장)안도형
크롤링,  데이터 전처리, 알고리즘
부성제
데이터 전처리, 시각화
김학찬
데이터 전처리, ppt
박인희
ppt
주제선정배경

실적과 재무 상태가 좋은 우량 기업들을 쉽게 구분하는 알고리즘을 만들어 안정적인 장기 투자를 원하는 투자자들에게 도움을 주고자 하는 목적

결과 및 시사점

# 결과 
- 앙상블 학습을 하는 lightGBM과 randomforest가 각각 0.91, 0.92로 높은 예측 확율을 보여준다
- features의 중요도에서 모든 분류 알고리즘에서 시가총액이 가장 중요한 feature로 나온다.
- 그래서 시가총액을 빼고 학습을 시켜본 결과 총자산이 가장높은 중요도를 가진다.
- randomforest중 하나의 tree를 뽑아 시각화한 결과 넣었을 때와  안넣을 때의 tree가 우량주를 구분하는 기준이 많이 변했다

# 한계점
- 크롤링된 날짜를 기준으로 뽑은 재무제표의 상황만을 봐서는 우량주의 기준이 하나의 변수에 쏠리게 되어 높은 예측결과가 나오게 되었다.
- 분류 알고리즘의 특성상 시계열 데이터를 넣는것은 어렵기에 한계가 있다.
- 과거~현재까지의 데이터를 보고 우량주를 파악할 필요성이 있다.

활용기술

- lightGBM
- random forest 
- logistic legretion
- KNN
- permutation features importance
- robustscaler

사용기술 및 개발환경

- 개발환경 : jupyter notebook
- 개발도구 :  
- 개발언어 및 프레임워크 : python3.8
- DB : 네이버주식
- API : 

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