새싹 AI데이터엔지니어 핀테커스 14주차 (목) - PJT 4 Transformer Study

2023-12-07 66th Class

논문 분석

Accurate Multivariate Stock Movement Prediction via Data-Axis Transformer with Multi-Level Contexts

#️⃣ learn correlations using indiv stock’s closing price

Dual-stage attention-based recurrent neural network (DA-RNN)
is an LSTM-based model that learns the correlations between stocks from historical prices. DA-RNN is an early method that has a limited ability of learning correlations, as it uses only the closing prices of days as the input of stock correlations, even when other observations such as the opening or the highest prices are available.

Yao Qin, Dongjin Song, Haifeng Chen, Wei Cheng, Guofei Jiang, and Garrison W. Cottrell. 2017. A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction. In IJCAI.

#️⃣ individual prices’ pattern to correlate and treat them as nodes

Markov Random Fields 는Bayesian Modeling 을 통해서 이미지를 분석하는데에사용되는 방법 .
한 부분의 데이터를 알기 위해 전체의 데이터를 보고 판단하는 것이 아니라, 이웃하고 있는 데이터들과의 관계를 통해서 판단

have proposed a novel framework that captures the patterns of individual prices and then correlates them by treating them as nodes of a Markov random field.
Chang Li, Dongjin Song, and Dacheng Tao. 2019. Multi-task Recurrent Neural Networks and Higher-order Markov Random Fields for Stock Price Movement Prediction. In KDD

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트랜스포머 모델을 위한 TA 지표 선정

#️⃣ 단기 급상승을 위한 리스크 종목 (테마주)

1. trend_sma_fast:

   • 해석: 빠른(단기) 단순 이동평균(Simple Moving Average, SMA) 값입니다. 가격 데이터의 일정 기간 동안의 평균을 계산합니다.
   • 활용: 주로 단기적인 추세를 파악하는 데 사용됩니다.

2. trend_sma_slow:

   • 해석: 느린(장기) 단순 이동평균 값입니다. 긴 기간 동안의 주가의 평균을 나타냅니다.
   • 활용: 장기적인 추세를 파악하는 데 사용됩니다.

3. trend_ema_fast:

   • 해석: 빠른(단기) 지수 이동평균(Exponential Moving Average, EMA) 값입니다. 최근의 가격에 더 많은 가중치를 두어 빠르게 변하는 추세를 나타냅니다.
   • 활용: 단기적인 추세를 파악하는 데 사용됩니다.

4. trend_ema_slow:

   • 해석: 느린(장기) 지수 이동평균 값입니다. 빠른 EMA보다 더 많은 일자를 고려하여 더 부드러운 추세를 나타냅니다.
   • 활용: 장기적인 추세를 파악하는 데 사용됩니다.

단기 급상승 테마주를 구별할 수 있는 추천 지표:

• trend_sma_fast 또는 trend_ema_fast: 주로 단기적인 추세를 빠르게 파악하는 데 사용됩니다. 급상승하는 주식은 일반적으로 빠른 이동평균 또는 지수 이동평균을 통해 빠르게 감지될 수 있습니다. 단, 급상승장에서는 주가가 이동평균을 상회할 수 있으므로 다른 지표와 함께 고려해야 합니다.

‘trend_macd’, ‘trend_macd_signal’, ‘trend_macd_diff’ 중
‘trend_macd_diff’
급상승 또는 하락을 감지하려면 일반적으로 'trend_macd_diff’를 주목하는 것이 유용할 수 있습니다. 'trend_macd_diff’가 양수에서 음수로 변할 때, 즉 MACD 값과 신호선의 교차가 일어날 때 추세 변화가 일어날 가능성이 있습니다.

Momentum RSI (momentum_rsi):

• 해석: Momentum RSI가 급등하는 경우, RSI 값이 높아지고 있다는 것을 의미하며, 주가의 상승세가 강화되고 있을 수 있습니다.
• 활용: 단기적인 상승 추세를 파악하기 위해 RSI 값이 70 이상인 경우를 주목할 수 있습니다. 단, 과매수 상태에서는 반전의 가능성도 고려되어야 합니다.

'volume_obv’는 On-Balance Volume (OBV) 지표를 나타냅니다. OBV는 거래량의 움직임을 추적하여 주가의 강세 또는 약세를 확인하는 데 사용되는 기술적 지표 중 하나입니다.

On-Balance Volume (OBV)의 원리:

• 주가가 상승하는 날에는 거래량을 OBV에 추가하고, 주가가 하락하는 날에는 거래량을 OBV에서 차감합니다.
• 주가의 상승과 OBV의 상승이 일치하는 경우 강세를 나타냅니다.
• 주가의 하락과 OBV의 하락이 일치하는 경우 약세를 나타냅니다.

'volume_obv’가 단기 급상승 테마주를 구별하는데 도움이 될까요?

• 긍정적인 측면:

  • 'volume_obv’가 급상승하면서 주가도 함께 상승하는 경우, 이는 급상승 테마주의 강세를 나타낼 수 있습니다.
  • OBV가 상승하는 동안 주가가 하락한다면, 이는 강세의 지속 가능성을 의심할 수 있습니다.

CCI (순환자 상대지수, Commodity Channel Index):

• 활용: CCI가 100을 넘어서면 과매수 상태로 간주되고, CCI가 -100 미만으로 내려가면 과매도 상태로 간주되며, 이러한 상태에서의 반전 가능성을 나타낼 수 있습니다.

네, volatility_bbh는 볼린저 밴드의 상한선을 나타냅니다. 이 지표를 사용하여 주가가 상한선을 돌파하는 경우, 단기적으로 상승하고 있는 가능성이 있습니다.

https://github.com/zzw-zwzhang/Awesome-of-Time-Series-Prediction