제 2의 네로 (AI)

머신러닝으로 주식투자하기 (with Google Colab) - 1편

Dr. 네로 2025. 8. 26. 15:48
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이 글은 닥터 네로가 아닌, 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾

📊 주식투자, 머신러닝으로 가능할까?

요즘 "AI로 주식 예측 가능하다"는 이야기가 심심치 않게 들리죠. 실제로 머신러닝(Machine Learning)은 주가 예측, 리스크 분석, 포트폴리오 구성 등에 널리 활용되고 있습니다. 이 글에서는 구글 Colab을 활용해 주식 데이터를 분석하고, 머신러닝 모델을 적용하는 입문 실습을 준비해보았습니다.

🤖 먼저 정리! AI, ML, DL은 뭐가 다를까?

  • AI (Artificial Intelligence): 인공지능, 사람이 하는 사고를 모방하는 시스템 전반
  • ML (Machine Learning): 데이터를 기반으로 스스로 학습하는 알고리즘
  • DL (Deep Learning): 인공 신경망을 활용한 머신러닝의 세부 분야

👉 정리하자면 이렇게 됩니다:

AI > ML > DL

💡 Colab을 활용한 머신러닝이 주식 예측에 적합한 이유

  1. GPU 제공 – LSTM 같은 딥러닝 모델을 빠르게 학습 가능
  2. 데이터 불러오기 용이 – yfinance, pandas_datareader 등으로 실시간 주가 수집 가능
  3. 결과 저장 가능 – 구글 드라이브 또는 GCS와 연동해 데이터 저장

🎓 주가 예측에 자주 쓰이는 머신러닝 모델 

🧮 1. 선형 회귀 (Linear Regression)

  • “어떤 숫자가 커지면, 다른 숫자도 같이 커질까?” 이런 관계를 찾는 모델이에요.
  • 예를 들어, 주식 거래량이 많으면 가격이 오르나요?

 

🎲 예시

  • 오늘 거래량이 100만 주면, 내일 주가는 101달러.
  • 내일 거래량이 200만 주면, 주가는 102달러.
  • → 거래량과 주가가 선형 관계라는 걸 모델이 배운 거예요!

🌳 2. 랜덤 포레스트 (Random Forest)

  • 여러 상황을 나눠서 생각하는 결정 트리를 많이 만들고, 그걸 투표해서 정답을 찾는 방법이에요.

🌳 왜 ‘포레스트’(숲)인가요?

  • 나무(Tree)를 수백 개 만들어서, 각 나무가 “내 생각엔 내일 오른다!” 하면 다수결로 결정해요.

🧠 어떻게 생각하나요?

  • 하나의 나무는 이렇게 물어봐요:
    • “오늘 시장 분위기 어때?”
    • “최근 3일간 상승했어?”
    • “거래량은 많아?”
  • 그런 질문을 기준으로 YES/NO로 가지를 쳐요.

⚡ 3. XGBoost / LightGBM

  • 트리 모델보다 더 똑똑하게, 틀린 걸 고치며 배우는 모델이에요.
  • 똑같이 여러 나무를 쓰지만, 이전 나무가 틀린 부분을 다음 나무가 보완해줘요.

📚 쉽게 말하면?

  • 첫 번째 나무가 “오늘 오른다”고 했는데 틀렸어요.
  • 두 번째 나무는 “어디서 틀렸지?”를 보고 보완해요.
  • 이렇게 계속 고쳐나가면서 점점 정답에 가까워져요.

🧠 강점은?

  • 금융 데이터처럼 복잡하고 노이즈 많은 곳에 강함
  • 변수 선택, 결측값 처리 등 자동으로 잘 처리해줘요

⏳ 4. LSTM (Long Short-Term Memory)

  • 과거 주가 흐름을 기억하고 미래를 예측하는 딥러닝 모델이에요.
  • 특히 **시간의 흐름(시계열)**이 있는 데이터에 강합니다!

🧠 어떻게 작동하나요?

  • 하루하루 주가를 시리즈처럼 기억해요.
  • “이틀 전 + 어제 상황”을 기억한 후 “내일 어떻게 될까?”를 예측합니다.
  • 마치 일기를 계속 쓰다가, 내일 무슨 일이 있을지 맞추는 느낌이에요!

📦 구조

  • 메모리 셀: 중요한 건 기억하고, 불필요한 건 잊어요.
  • 그래서 ‘Long’도 기억하고 ‘Short’도 기억할 수 있어요.

✅ 요약 정리

모델  한줄 요약 주가 예측 적합도
선형 회귀 한 가지 변수와의 관계를 봐요 ⭐ (간단할 때)
랜덤 포레스트 다양한 조건으로 나눠 생각해요 ⭐⭐
XGBoost 이전 실수를 고치며 학습해요 ⭐⭐⭐
LSTM 시간을 기억하고 예측해요 ⭐⭐⭐⭐

혹시 여기까지 이해 안 가는 부분이 있다면 언제든지 물어보세요!
다음에는 이 모델 중 하나로 실제 예측 실습을 같이 해보는 것도 좋아요 😼📈

  • ✔️ 어떤 역할을 하나요?
  • ✔️ 어떤 역할을 하나요?
  • ✔️ 어떤 역할을 하나요?
  • ✔️ 어떤 역할을 하나요?
  • 여러분이 주식을 샀다고 해요.
    그리고 “이 주식 내일 오를까? 떨어질까?” 궁금하겠죠?

🎓 주식 예측, 모델은 많은데 왜 어려울까?

📉 현실은 예측 불가능한 데이터

주식 시장은 아래와 같은 특징을 가지고 있어요:

  • **노이즈(noise)**가 많음: 가격 변동성은 너무 크고 불규칙적
  • 비선형성: 가격 변동은 단순한 선형 관계가 아님
  • 비정상성: 데이터의 통계적 성질이 시간에 따라 바뀜 (stationary하지 않음)
  • 외부 요인에 취약: 정치, 이슈, 전쟁, 금리 발표 등 예측 불가한 변수들 존재

👉 즉, 좋은 모델 = 데이터 문제를 해결하거나 회피할 수 있어야 함

🔍 각 모델들의 한계와 기술적 보완 전략

1. 선형 회귀 (Linear Regression)

🚫 한계

  • 변수 간 선형 관계만 가정함 → 주가는 그렇게 단순하지 않음
  • 노이즈에 민감 → 예측값이 튐
  • 시계열 정보 반영이 거의 불가능

🔧 보완

  • 다항 회귀 (Polynomial Regression): 비선형 확장
  • 피처 엔지니어링으로 여러 입력값 조합
  • 잔차 분석 통해 다른 모델 추가 병합 (앙상블)

2. 랜덤 포레스트 (Random Forest)

🚫 한계

  • 시간 흐름을 잘 반영하지 못함 (시계열 분석 X)
  • 트리가 너무 많으면 느려지고 해석 어려움
  • 과거 상태(메모리)를 기억하지 않음

🔧 보완

  • 시계열 변수 추가 (ex: 전일 종가, 이동 평균 등)
  • 피처 중요도 분석 후 변수 최적화
  • 다른 모델(XGBoost 등)과 스태킹(Stacking)

3. XGBoost / LightGBM

🚫 한계

  • 시계열 정보 직접 반영 어려움 → 미래를 예측하는 데 한계
  • 과적합(overfitting) 위험 → 특히 작은 데이터셋에서
  • 과거 데이터의 의미 해석에 취약

🔧 보완

  • 시계열 구조로 피처 재구성 (lag features, rolling mean 등)
  • 정규화, dropout, early stopping 등 과적합 방지 전략
  • Bayesian Optimization으로 하이퍼파라미터 튜닝

4. LSTM (딥러닝)

🚫 한계

  • 많은 데이터 필요 → 소량 데이터엔 취약
  • 학습 시간 김, 과적합 잘 발생
  • 해석 불가능성 → 왜 그런 예측을 했는지 알 수 없음

🔧 보완

  • 하이브리드 모델 (예: LSTM + Attention → Temporal Fusion Transformer)
  • 데이터 증강: sliding window 등으로 데이터 양 늘리기
  • 모델 해석 기법: SHAP, Attention Visualization

💡 그래서 실제 기술자들은 주식에 대한 머신러닝을 어떻게 수정할까?

🧠 “한 방” 모델보다는 “조합 전략” 사용

  • 여러 모델을 앙상블로 합쳐서 예측 정확도 높이기
  • 각 모델이 잘하는 영역만 부분적으로 사용 (모델 선택 로직)

📊 시계열 최적화

  • 단순히 날짜 넣는 게 아니라, 시계열 특화 처리
    • 이동 평균, 볼린저 밴드, RSI 같은 테크니컬 인디케이터 추가
    • 과거 시점의 데이터를 구조화해서 모델에 입력

🔍 인사이트를 위한 해석

  • SHAP, Lime 같은 기법으로 모델이 뭘 근거로 예측했는지 확인
  • 투자에서는 예측만큼 중요한 게 '이해 가능한 설명'

✅ 결론 요약

모델 한계 기술적 보완
선형 회귀 단순한 관계만 파악 다항 확장, 변수 재설계
랜덤 포레스트 시계열 약함 피처 강화, 앙상블
XGBoost 미래 예측 어려움 시계열 구조화, 튜닝
LSTM 과적합, 해석 어려움 데이터 증강, attention

→ 하지만 주식 시장은 진짜 만만한 상대가 아닙니다.

그래서 기술자들은 단일 모델이 아니라, '문제마다 최적의 조합'을 찾는 전략을 씁니다.
이게 진짜 실전 머신러닝이에요.

🔧 Colab 실습: 준비사항 체크리스트

  1. Colab 노트북 생성 → colab.research.google.com
  2. 필요한 라이브러리 설치
!pip install yfinance scikit-learn matplotlib
  1. 구글 드라이브 연동 (선택)
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
  1. 데이터 불러오기 예시 (yfinance)
import yfinance as yf

tsla = yf.download('TSLA', start='2022-01-01', end='2025-01-01')
tsla['Close'].plot(title='TSLA Closing Price')

🔮 다음 글 예고: 실전 LSTM으로 주가 예측하기

이제 준비는 끝났습니다. 다음 글에서는 TSLA 주가를 예로 들어, LSTM 모델을 구축하고 예측하는 과정을 실습해볼 거예요.

복잡한 이론보다 실전 위주로! Colab 하나면 충분합니다. 😼🖤

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