stock_price

XGBoost model to predict stock price using Covid-19 data

문제

• 코로나 팬데믹 발생 기간 동안 주가 예측이 잘 되지 않음
• 코로나가 호재로 작용한 넷플릭스, 아마존의 경우 어느정도 예측성능이 나오지만
• 코로나가 악재로 작용한 AA, BP의 경우 예측성능이 상당히 저조한 모습을 확인할 수 있음

솔루션

• 코로나 데이터를 feature로 활용하여 주가를 예측해보자!

시계열 분해

• 일별 누적 확진자수와 일별 사망자수 데이터의 시계열 분해

나스닥, S&P 500 지수

예측 종목

stock_code = ['NFLX', 'AMZN', 'AAL', 'BP']

• 호재기업 : 넷플릭스, 아마존
• 악재기업 : AA, BP

주식 종가의 분해 시계열

 decomposition = seasonal_decompose(stock_data['Close'], model='multiplicative',period=20) 
 stock_data['Close_trend'] = decomposition.trend.fillna(method = 'ffill').fillna(method = 'bfill') # 종가 추세 
 stock_data['Close_seosonal'] = decomposition.seasonal.fillna(method = 'ffill').fillna(method = 'bfill') # 종가 계절성 
 stock_data['Close_resid'] = decomposition.resid.fillna(method = 'ffill').fillna(method = 'bfill') # 종가 잔차

MA(이동평균), RSI(상대강도지수)

 for n in [14, 30, 50, 200]:
     stock_data['ma' + str(n)] = talib.SMA(np.array(list(map(float,stock_data['Close'].values))), timeperiod=n)
     stock_data['rsi' + str(n)] = talib.RSI(np.array(list(map(float,stock_data['Close'].values))), timeperiod=n)
     feature_names = feature_names + ['ma' + str(n), 'rsi' + str(n)]

XGBoost 모델

 xgb = XGBRegressor(n_estimators= 10000, learning_rate = 0.05, tree_method = 'gpu_hist')
 xgb.fit(X_train, y_train, eval_set = [(X_valid, y_valid)], early_stopping_rounds = 100, eval_metric = 'mae', verbose = 100)

예측 결과