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내용 결측치 조정 표준화 tensor 형으로 전환 batch sample 생성 주가가료 FinanceDataReader 모듈을 사용하여 다양한 금융자료를 호출할 수 있습니다. 이 호출된 자료는 pandas.DataFrame 형으로 분석 툴에 적합한 자료형으로 변환이 필요합니다. 다음은 kospi에 대한 자료를 호출한 것입니다. import FinanceDataReader as fdr st=pd.Timestamp(2000,1, 1) et=pd.Timestamp(2021, 12, 27) data=fdr.DataReader("KS11", st, et) data.tail(3) Close Open High Low Volume Change Date 2021-12-23 2998.17 2998.02 3000.70 2980.91 483840000.0 0.0046 2021-12-24 3012.43 3009.48 3025.77 3009.48 537550000.0 0.0048 2021-12-27 2999.55 3013.94 3017.31 2999.30 462900.0 -0.0043 위 결과와 같이 호출된 주가자료를 Close, Open, High, Low, Volume, Change(종가, 시가, 고가, 저가, 거래량, 변화율)등으로 구성되어 있습니다. 위와 같은 지수와 개별종목의 경우 가격의 순서에서 차이가 납니다. 예를 들어 삼성전자의 경우 변수의 나열순서가 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량, 변화율 순으로 나타냅니다. 이러한 차이는 이후 자료의 조정에서 유의되어야 할 부분입니다. 위 자료중 change는 전날 거래 종료 이후에 일어나는 거래의 변화를 나타냅니다. 위 자료를 기반으로 하는 분석자료는 다음과정을 통해 이루어집니다. 물론 이 과정은 유연한 것이며 다른 방법으로 대체할 수 있습니다. 다음 과정은 4번 이후...