증권사에서 제공하는 데이터를 수집 및 가공하여 분석 알고리즘을 통해 투자전략을 세운다.
- 팀명 : ACSJ
- 지도교수 : 이원철
- 팀원 : 정현욱, 최창훈, 안수현, 서영화
- 참여기업 : 디지캡
VSCODE-react, Ebest xingAce
현재 2020년은 코로나 바이러스 때문에 많은 사람들의 이목이 주식에 집중된 상황이다. 주식에 처음 접근하는 투자자들은 기존 투자자들에 비해 상대적으로 투자 근거가 대체적으로 부족하다. 이러한 사람들에게 도움을 주기 위해 증권사에서 제공하는 API를 이용하여 데이터를 수집한 후 저장한다. 수집한 주식 데이터를 LSTM(Long Short Term Memory) 를 이용하여 데이터의 방향과 추세를 예측한 시스템을 구현한다. 두 번째로는 분석 시스템에서 구현한 내용을 웹으로 확인할 수 있게 화면 구성 하는 것이 최종적인 목표이다.
- 개발 환경 구성
- 운영체제 : 윈도우10 64bit
- 파이썬 : 3.6.8 32bit
- 리액트 : 16.8.2
- 증권사 : 이베스트 투자증권 xingAPI
파이썬 가상환경을 구성 후 통합 개발 환경(IDE)-비주얼 스튜디오 코드를 설치 및 실행
- 시스템의 구조 및 설정
- 증권사 api 를 받아 클라이언트나 웹과 통신하기 위한 서버를 구축한다.
- 데이터 수집
- 주식 데이터 분석에 필요한 데이터를 수집하는 모듈이다 . 종목의 가격 정보와 종목과 관련된 여러가지 정보를 수집하고, 간접 정보를 수집하는 역할을 한다.
- 네이버 증권 홈페이지에서 주식 종목의 투자자별 매매동향이라는 정보를 볼 수 있다. 원하는 주식 종목의 코드를 dataframe에 적용하여 엑셀로 저장해 문서화한다.
- 데이터 베이스를 이용한 데이터 가공
- 문서 기반 데이터 베이스인 mongoDB를 사용한다. mongoDB는 JSON 포맷을 손쉽게 저장하고 가공할 수 있으며 우리가 사용할 파이썬 언어와도 잘 어우러져 사용하기 편한 장점이 있다.
- 분석 서버
- 웹과 통신하기 위해 REST API 서버를 구축한다.
- 웹
- API 서버와 통신하면서 자동 분석 시스템에 필요한 웹을 개발한다. 웹이나 클라이언트 프로그램이 없으면 우리가 저장한 데이터를 조회할 때마다 직접 저장소로 들어가서 매번 쿼리를 수행해 필요한 결과를 얻어야 한다. 이러한 방식은 매우 번거롭기 때문에 자주 조회하는 데이터를 손쉽게 조회하기 위해 웹을 개발한다.
- 웹브라우저
- 홈페이지를 만들어 카테고리에 각각 home, index, trend table, chart 을 추가하였다. home에는 우리 프로젝트의 목적을 시각적으로 만든 배너와 우리 프로젝트 관련 증권 뉴스 페이지를 추가하여 정보를 전달하는 페이지로 만든다. index에는 날짜, 시가, 고가, 저가, 종가, 전일대비, 전일대비 구분 등을 차트로 표현한다. 마지막으로 chart에는 증가 그래프와 LSTM을 통해 주가가 오를 확률을 구하는 페이지를 구성한다.
시계열 데이터 예측
성공적인 투자가 되기 위해서 다양한 분석이 필요하다. 제무제표, 투자한 기업의 비즈니스 모델, 시장의 변동성 등을 분석하지 못한다면 부화뇌동 매매를 하기 쉽다. 이를 위해, 우리는 다양한 분석 방법 중 LSTM(long short term memory)를 통해 앞으로의 주식 가격을 예측 해 보았다. 이 방법이 꼭 성공적인 투자 방법을 보장하지는 않지만, 주식을 예측 할 수 있는 한 가지 방법을 구축하고 추후 다양한 분석 방법도 적용 해 볼 계획이다. 우리가 만든 주식 분석 프로그램을 기반으로 나아가 AI 주식 자동 매매 프로그램까지 개발 할 수 있다. 또한, 실시간으로 주식 시장에 대응하는데 어려움을 겪는 투자자들을 위해 제공 가능하다.