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인공지능 기반 금 값 예측(모델A_2017.5.31)
Artiward
2017. 5. 31. 05:04
5. 30일 결과
예측 : 소폭상승, 결과 : 45,761.32(0.05%상승)
인공지능 기반 금 값 예측(모델A_2017.5.31)
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(0.9953096701) |
코스피 증감률(0.9990107417) |
| ⇓ 러닝 데이터 ⇓ | |
예상 금 값 증감률(1.00642395) 소폭상승 예상 |
|
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.
딥러닝 모델이 1차원(hidden layer가 1개)으로 구성되어 있기 때문에 좀 더 복잡한 구조의 계수를 찾는 정도 기능이 됩니다.
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