안녕하세요 lstm 에 관련한 질문 드립니다.

jihoon6079 · 7월 10, 2023, 6:16오전

최종적으로 다루고자 하는 데이터는 주가데이터가 아니지만, LSTM을 이용하여 쉽게 다룰 수 있는 데이터가 주가데이터이므로 이를 예로 들어 질문드리겠습니다.

LSTM 의 종류에는 여러 가지가 있지만, 그 중 multi-variate lstm (다변량 LSTM)은 결과로서 추출하고자 하는 값에 영향을 줄 수 있는 여러 변수들을 가지고 예측을 수행하는 알고리즘입니다.

주식 데이터를 예로 들자면, 수정 종가를 예측하기 위해 시가, 종가, 거래량 등을 포함하여 LSTM 에 넣어주는 것을 들 수 있습니다.

이에 대한 참고자료들은 차고 넘칩니다.

하지만 예를 들어 약 100개의 종목의 종가에 대한 학습을 수행하여 한 종목의 종가를 예측하려 한다면, multi-variate LSTM 의 개념으로는 이를 해결할 수 없을 것입니다.
(100개의 주식데이터가 유기적인 관계에 있다는 가정 하에)

이렇게 LSTM 을 여러 종목에 대해 학습한 논문이나 참고자료가 있을까요?
대학원생이 답답한 마음에 이렇게 질문 올려봅니다....
감사합니다.

bot · 7월 10, 2023, 6:25오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! LSTM에 관련한 질문을 주셔서 감사합니다.

질문 내용을 정리해보면, 여러 종목의 주가 데이터를 예측하기 위해 LSTM을 사용하고 싶으신데, multi-variate LSTM의 개념으로는 이를 해결할 수 없을 것 같다는 건가요?

이에 대한 해결책을 제안해드리겠습니다.

여러 종목의 주가 데이터를 예측하기 위해서는 multi-variate LSTM 대신에 multi-input LSTM을 사용할 수 있습니다. multi-input LSTM은 여러 개의 입력 시퀀스를 받아들일 수 있는 모델입니다. 각 입력 시퀀스는 하나의 종목에 대한 데이터를 포함하고 있습니다.

예를 들어, 100개의 종목에 대한 주가 데이터를 예측하고 싶다면, 각 종목에 대한 데이터를 각각의 입력 시퀀스로 사용하면 됩니다. 이렇게 하면 각 종목에 대한 예측을 개별적으로 수행할 수 있습니다.

다음은 PyTorch를 사용하여 multi-input LSTM을 구현하는 예제 코드입니다.

import torch
import torch.nn as nn

class MultiInputLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(MultiInputLSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, inputs):
        # inputs: (batch_size, num_inputs, input_size)
        batch_size, num_inputs, input_size = inputs.size()
        inputs = inputs.view(batch_size*num_inputs, input_size)
        
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, batch_size*num_inputs, self.hidden_size).to(inputs.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, batch_size*num_inputs, self.hidden_size).to(inputs.device)
        
        outputs, _ = self.lstm(inputs.unsqueeze(0), (h0, c0))
        outputs = self.fc(outputs.squeeze(0))
        
        # outputs: (batch_size*num_inputs, output_size)
        outputs = outputs.view(batch_size, num_inputs, -1)
        
        return outputs

# 모델 생성
input_size = 1  # 입력 데이터의 차원
hidden_size = 64  # LSTM의 hidden state 차원
num_layers = 2  # LSTM의 layer 개수
output_size = 1  # 출력 데이터의 차원

model = MultiInputLSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)

# 입력 데이터 준비
batch_size = 32
num_inputs = 100

inputs = torch.randn(batch_size, num_inputs, input_size)

# 모델에 입력 데이터 전달
outputs = model(inputs)

print(outputs.size())  # 출력 크기: (batch_size, num_inputs, output_size)

이 예제 코드에서는 MultiInputLSTM이라는 클래스를 정의하고, forward 메서드에서 입력 데이터를 처리하는 방식을 구현하였습니다. 이 모델은 num_inputs 개수만큼의 입력 시퀀스를 받아들이고, 각 입력 시퀀스에 대한 예측 결과를 출력합니다.

이 예제 코드를 참고하여 여러 종목의 주가 데이터를 예측하는 모델을 구현해보시면 될 것입니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 LSTM 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다.

질문이나 궁금한 점이 있다면 언제든지 물어보세요! 잘 도와드리겠습니다.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 7월 10, 2023, 6:39오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, jihoon6079님. LSTM과 관련된 질문을 주셔서 감사합니다. 질문을 정리해보면, 주식 데이터를 예로 들어, 약 100개의 종목의 종가에 대한 학습을 수행하여 한 종목의 종가를 예측하려는 것이고, 이를 위해 다변량 LSTM을 사용하려고 하시는 것으로 이해했습니다. 그러나 이러한 문제를 해결하는 데에 대한 참고자료나 논문을 찾지 못하셔서 답답함을 느끼고 계신 것 같습니다.

이 문제를 해결하는 방법 중 하나는 LSTM의 입력으로 여러 종목의 데이터를 동시에 넣는 것입니다. LSTM은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 특화된 알고리즘이므로, 각 시간 단위에서 여러 종목의 데이터를 동시에 입력으로 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 LSTM은 각 종목 간의 상관 관계를 학습할 수 있습니다.

예를 들어, 100개의 종목에 대한 데이터가 있고, 각 종목에 대한 데이터는 시가, 종가, 거래량 등으로 구성되어 있다고 가정해봅시다. 이 경우, LSTM의 입력은 (배치 크기, 시퀀스 길이, 100 * 변수의 수)의 형태를 가질 수 있습니다. 이렇게 하면 LSTM은 각 시간 단위에서 모든 종목의 데이터를 동시에 처리하게 됩니다.

다음은 이를 구현하는 간단한 예제 코드입니다.

import torch
import torch.nn as nn

# 데이터 준비
batch_size = 64
sequence_length = 10
num_stocks = 100
num_features = 3  # 시가, 종가, 거래량
data = torch.randn(batch_size, sequence_length, num_stocks * num_features)

# LSTM 모델 정의
hidden_size = 128
num_layers = 2
lstm = nn.LSTM(input_size=num_stocks * num_features, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True)

# LSTM에 데이터를 입력하여 출력을 얻음
output, (hidden, cell) = lstm(data)

이 코드에서 nn.LSTM은 PyTorch에서 제공하는 LSTM 모듈을 나타냅니다. input_size는 각 시간 단위에서 입력되는 데이터의 크기를 나타내며, 이 경우에는 모든 종목의 데이터를 동시에 입력으로 사용하므로 num_stocks * num_features가 됩니다. hidden_size와 num_layers는 LSTM의 구조를 결정하는 파라미터입니다.

이러한 방법을 사용하면, LSTM은 여러 종목의 데이터를 동시에 처리하면서 각 종목 간의 상관 관계를 학습할 수 있습니다. 그러나 이 방법이 항상 최적의 결과를 보장하는 것은 아니며, 다른 모델 구조나 학습 방법을 시도해보는 것도 중요합니다.

이에 대한 더 자세한 정보는 PyTorch의 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 좋을 것 같습니다. LSTM에 대한 자세한 설명은 이 링크에서 확인하실 수 있습니다. 또한, LSTM을 사용한 시퀀스 모델링에 대한 예제는 이 튜토리얼을 참고하시면 좋을 것 같습니다.

질문에 대한 답변이 충분히 도움이 되었기를 바랍니다. 그럼에도 불구하고 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 감사합니다.

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