Python - Stock Market Price Prediction Using Time Series Forecasting - ARIMA model - 1/3

소개

특정 종목의 이전 주식값을 기반으로 미래의 추세 분석과 예측을 해보자


시계열 데이터란?
시간을 독립변수로 사용하며 모델의 출력 역시 특정 "시간"에 해당하는 예측 값을 의미함


시계열 분석(analysis) & 시계열 예측(forecasting)
시계열 분석(analysis) - 설명(descriptive),시계열 예측(forecasting) - 예측(predictive) 모델

--국문으로는 모두 "예측"으로 해석되는 특징이 있음--

주식 시장에서 일반인이 하는 투자 방법론은 많은 상황에서 작동하지 않는 경우가 많기 때문에 분석(analysis) 보다 예측(forecasting) 이라는 표현이 적절하다


주식시장
경매장처럼 "주식" 이라는 것을 사고/파는 시장으로 수요&공급으로 가격이 조절된다

**와우 경매장과 같은것**

('수요&공급으로 가격이 조절된다' 는 희망편이고.."세력" 이라는 분들도 있다)

**토륨주괴 계의 세력**

주식이란?
회사의 소유권을 나타내는 금융상품, 주식을 사면 "주주" 가 되는것 Stock 이라고 부른다

(혹은 "equity" 라고 부른다 경제 대학원 수업에서 처음 equity market 이라는 표현을 들었는데 처음에 당황한 기억이 있다...구글에 검색해보고 알았음)

ARIMA 모델
시계열 예측에 많이 사용되는 모델로 여기서 파생된 모델로 "계절특이성Seasonality" 이 추가된 SARIMAX 라는 모델도 존재한다


실습에 사용할 Packages
"nespy" 라는 패키지로 NSE-National Stock Exchange of India (한국 거래소의 인도버전이라고 보면 되나?) 의 값을 가져다 주는 패키지 (Yahoo finance 와 닮았다)