인공지능 기반 금 값 예측(모델A_2017.6.2)

6. 1일 결과

예측 : 소폭상승, 결과 : 45,696.48(0.4%상승)

6월 2일 금 값 예측

1. 학습 모델

코스닥 증감률(1일 전)	코스피 증감률(1일 전)
⇓ 1차원 딥러닝 ⇓
금 값 증감률(당일)

증감률 : (오늘 값) / (어제 값)

데이터 : 2016년 11월 5일 ~ 어제

2. 예측 모델

코스닥 증감률(1.0027452304)	코스피 증감률(0.998819961)
⇓ 러닝 데이터 ⇓
예상 금 값 증감률(0.99689335) 소폭하락 예상

처음에 국내 자본이 주식, 금, 외화, 부동산, 금융자본으로 이루어졌고 금융자본에서 일어나는 변수 즉, 환율 변동이 보여주는 외화 유입, 유출과 금리 때문에 돈의 총 크기가 늘어나는 것 외에는 변수가 적다고 보고 이것을 다 더하면 특정 상수가 되겠다는 개념을 모티브로 시작했습니다.

a * (주가총액)

+ a' * (금 값)

+ a'' * (주요국 환율)
+ a''' * (부동산 총액)

+ a'''' 1/(r^n) * (금융자본 총액)

= K

a = 계수, r = 표준금리, n = 특정시점부터 단위 시간, K = 상수

여기서 값을 알기가 비교적 쉬운 두 값(주가총액, 금값)만 뽑아서 우선 간단한 모델을 만들어 본 것이 모델A 입니다.

Tensorflow를 이용한 딥러닝 모델로 금값을 예측하는 모델입니다. 전제는 국내 자본의 대부분이 금 값과 주식 두 가지로 구성되고 주식에서 빠진 자금이 금으로 흘러가는데 하루가 걸린다는 것 입니다.