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[기계학습] machine learning RNN 과거 주가데이터 학습하여 다음날 종가 예측하기
2019.12.04 18:04
RNN 과거 주가데이터 학습하여 다음날 종가 예측하기
김성훈교수님의 아래 예제를 참고하여 수정 및 주석을 추가했습니다.
https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll/blob/master/lab-12-5-rnn_stock_prediction.py
...
빨간색이 실제 주가이고 파란색이 예측한 주가이다.
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import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib
import os
import matplotlib.pyplot as plt
# 랜덤에 의해 똑같은 결과를 재현하도록 시드 설정
# 하이퍼파라미터를 튜닝하기 위한 용도(흔들리면 무엇때문에 좋아졌는지 알기 어려움)
tf.set_random_seed(777)
def MinMaxScaler(data):
# 데이터 모든숫자들을 최소 값만큼 뺀다.
numerator = data - np.min(data, 0)
# 최대값과 최소 값의 차이(A)를 구한다
denominator = np.max(data, 0) - np.min(data, 0)
# 너무 큰 값이 나오지 않도록 나눈다
return numerator / (denominator + 1e-7)
# 하이퍼파라미터
seq_length = 7 # 1개 시퀀스의 길이(시계열데이터 입력 개수)
data_dim = 5 # Variable 개수
hidden_dim = 10 # 각 셀의 출력 크기
output_dim = 1 # 결과 분류 총 수
learning_rate = 0.01 # 학습률
epoch_num = 500 # 에폭 횟수(학습용전체데이터를 몇 회 반복해서 학습할 것인가 입력)
# 데이터를 로딩한다.
# 시작가, 고가, 저가, 거래량, 종가
xy = np.loadtxt('stock_daily_price.csv', delimiter=',')
# 데이터 전처리
xy = xy[::-1] # 제일앞이 뒤로, 제일뒤가 앞으로 순서를 뒤집는다.
print("xy[0][0]: ", xy[0][0])
xy = MinMaxScaler(xy)
print("xy[0][0]: ", xy[0][0])
x = xy
y = xy[:, [-1]] # 마지막 열이 정답(주식 종가)이다.
print("x[0]: ", x[0])
print("y[0]: ",y[0])
dataX = []
dataY = []
for i in range(0, len(y) - seq_length):
_x = x[i : i+seq_length]
_y = y[i + seq_length] # 다음 나타날 주가(정답)
if i is 0:
print(_x, "->", _y)
dataX.append(_x)
dataY.append(_y)
# 학습용/테스트용 데이터 생성
# 70%를 학습용 데이터로 사용
train_size = int(len(dataY) * 0.7)
# 나머지(30%)를 테스트용 데이터로 사용
test_size = len(dataY) - train_size
# 데이터를 잘라 학습용 데이터 생성
trainX = np.array(dataX[0:train_size])
trainY = np.array(dataY[0:train_size])
# 데이터를 잘라 테스트용 데이터 생성
testX = np.array(dataX[train_size:len(dataX)])
testY = np.array(dataY[train_size:len(dataY)])
# 텐서플로우 플레이스홀더 생성
# 학습용/테스트용으로 X, Y를 생성한다
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, seq_length, data_dim])
print("X: ", X)
Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
print("Y: ", Y)
# 검증용 측정지표를 산출하기 위한 targets, predictions를 생성한다
targets = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
print("targets: ", targets)
predictions = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
print("predictions: ", predictions)
# 모델(LSTM 네트워크) 생성
def lstm_cell():
# LSTM셀을 생성한다.
# num_units: 각 Cell 출력 크기
# forget_bias: The bias added to forget gates.
# state_is_tuple: True ==> accepted and returned states are 2-tuples of the c_state and m_state.
# state_is_tuple: False ==> they are concatenated along the column axis.
# cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=hidden_dim, state_is_tuple=True, activation=tf.sigmoid)
# cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=hidden_dim, state_is_tuple=True, activation=tf.tanh)
cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=hidden_dim, forget_bias=0.8, state_is_tuple=True, activation=tf.tanh)
return cell
# 몇개의 층으로 쌓인 Stacked RNNs 생성, 여기서는 1개층만
multi_cells = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm_cell() for _ in range(1)], state_is_tuple=True)
# RNN Cell(여기서는 LSTM셀임)들을 연결
hypothesis, _states = tf.nn.dynamic_rnn(multi_cells, X, dtype=tf.float32)
print("hypothesis: ", hypothesis)
Y_pred = tf.contrib.layers.fully_connected(hypothesis[:, -1], output_dim, activation_fn=None)
loss = tf.reduce_sum(tf.square(Y_pred - Y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
train = optimizer.minimize(loss)
# RMSE(Root Mean Square Error)
# rmse = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(targets-predictions))) # 아래 코드와 같다
rmse = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.squared_difference(targets, predictions)))
with tf.Session() as sess:
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
# 학습한다
for epoch in range(epoch_num):
_, step_loss = sess.run([train, loss], feed_dict={X: trainX, Y: trainY})
print("[step: {} loss: {}".format(epoch, step_loss))
# 테스트한다
test_predict = sess.run(Y_pred, feed_dict={X: testX})
# 테스트용 데이터 기준으로 측정지표 rmse를 산출한다
rmse_val = sess.run(rmse, feed_dict={targets: testY, predictions: test_predict})
print("rmse: ", rmse_val)
plt.plot(testY, 'r')
plt.plot(test_predict, 'b')
plt.xlabel("Time Period")
plt.ylabel("Stock Price")
plt.show()
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cs |
그리고 추가로 업그레이드한 버전은 아래 글을 참고해주세요.
[Tensorflow] LSTM RNN을 이용하여 아마존 주가 예측하기
http://blog.naver.com/wideeyed/221160038616
끝.
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