서론 기존의 주가예측은 가격 데이터 및 거시경제 데이터를 기반으로 다음날의 종가를 RNN, LSTM 같은 순환 신경망 모델로 예측하였다. 여러 논문의 예측 결과 그래프를 보면 거짓말같이 실제 주가와 거의 비슷하게 예측되는 결과물이 많이 있다. 하지만 자세히 보면 예측한 그래프가 원래 그래프 보다 1일 앞에 있는것과 비슷하다는 것을 알 수 있다. 이러한 이유는 모델이 학습을 할때 loss값이 현재 값- 전날 값이 가장 최적의 loss값이라고 판단했기 때문에 이러한 결과가 나오는 것이다. 그리고 다음날의 종가는 거의 랜덤한 값의 가깝기 때문에 정확하게 예측하는 것은 한계가 있다. 이러한 한계가 있기 때문에 주가 추세 예측에 대한 연구를 하게 되었다. 예측 모델로는 classification 모델인 Linea..
