Python, Streamlit, ML을 활용한 AI 기반 주가 예측 웹 애플리케이션 개발 가이드

핵심 기술

이 글은 Python, Streamlit, Scikit-learn을 활용하여 Yahoo Finance API에서 주가 데이터를 가져와 여러 머신러닝 알고리즘을 적용하고, 그 결과를 대화형 차트로 보여주는 AI 기반 주가 예측 웹 애플리케이션 구축 과정을 상세히 설명합니다.

기술적 세부사항

• 데이터 수집: yfinance 라이브러리를 사용하여 Yahoo Finance에서 실시간 주가 데이터(시가, 고가, 저가, 종가, 거래량)를 가져옵니다.
• 특성 공학: 이동 평균(7, 21, 50일), RSI(상대강도지수), 가격 변동성, 거래량 지표 등 추가적인 기술적 지표를 생성합니다.
• 머신러닝 모델: 단일 예측보다는 정확도 향상을 위해 여러 ML 모델을 구현합니다.
  • 선형 회귀 (Linear Regression): 선형 관계 파악
  • 랜덤 포레스트 (Random Forest): 결정 트리의 앙상블로 과적합 감소
  • 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting): 이전 모델의 오류를 수정하는 순차적 모델 구축
• 앙상블 기법: 여러 모델의 예측을 결합하여 더 견고하고 정확한 예측을 제공합니다.
• 웹 인터페이스: Streamlit을 사용하여 직관적이고 사용자 친화적인 웹 UI를 구축합니다.
  • 간단한 주식 심볼 입력 (AAPL, GOOGL 등)
  • 기간 선택 (1mo, 3mo, 6mo, 1y)
  • 원클릭 분석
  • 대화형 차트 및 시각화 제공
• 데이터 시각화: Matplotlib 및 Seaborn을 사용하여 과거 가격 추세, 예측 결과, 기술 지표, 미래 가격 예측(신뢰 구간 포함)을 시각화합니다.
• 데이터 처리: 노이즈와 변동성이 큰 주식 데이터 처리를 위해 데이터 클리닝, 다중 기간 학습, 기술 지표 활용 등을 수행합니다.
• 성능 최적화: 캐싱 메커니즘, 최적화된 데이터 처리 파이프라인, 로딩 인디케이터 등을 적용하여 실시간 데이터 처리와 사용자 경험을 개선합니다.

개발 임팩트

• 머신러닝 모델을 활용한 실제 주가 예측 시스템 구축 경험 습득.
• Streamlit을 통한 신속하고 간편한 ML 기반 웹 서비스 개발 방법론 학습.
• 앙상블 기법 및 특성 공학이 모델 성능에 미치는 영향 이해.
• 데이터 품질의 중요성과 사용자 경험 설계의 가치 인식.

커뮤니티 반응

• GitHub 저장소를 통해 소스 코드를 공개하여 기여 및 개선을 장려하고 있습니다.
• 로컬 환경에서 실행 가능한 상세한 설치 및 실행 방법을 제공합니다.

톤앤매너

이 글은 IT 개발 및 프로그래밍 실무에 초점을 맞춰, 머신러닝 프로젝트의 설계부터 구현, 배포까지의 과정을 전문적이고 명확하게 안내하는 톤앤매너를 유지합니다.