주가 예측에 사용되는 머신러닝 기술

1. 회귀 분석 (Linear Regression) : 주가의 변동을 예측하기 위해 수학적 모델을 사용하여 미래 값을 예측하는 방법입니다.
2. 결정 트리 (Decision Trees) : 주가 예측을 위한 통계적 방법으로, 트리 형태의 분류 모델을 사용하여 미래 값을 예측합니다.
3. 랜덤 포레스트 (Random Forest) : 결정 트리를 여러 개 조합한 앙상블 방법으로, 다수의 결정 트리를 만들어 각 트리의 예측 결과를 종합하여 예측합니다.
4. 신경망 (Neural Networks) : 인공 신경망을 사용하여 입력 데이터를 학습하여 주가의 미래 값을 예측하는 방법입니다.
5. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine) : 분류 모델로, 주가의 데이터를 분류하여 주가의 미래를 예측합니다.
6. 나이브 베이즈 (Naive Bayes) : 주식 가격 변동을 예측하기 위한 확률 기반의 알고리즘으로, 과거 데이터와 확률 모델을 사용하여 미래 값을 예측합니다.
7. K 최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors) : 가장 가까운 이웃들을 기반으로 주가를 예측하는 방법입니다.
8. 군집화 (Clustering) : 주가 데이터를 그룹화하여 유사한 패턴을 찾고, 미래 값에 대한 예측을 수행합니다.
9. 차원 축소 (Dimensionality Reduction) : 데이터의 차원을 줄여 분석하고, 예측을 수행합니다.
10. 앙상블 방법 (Ensemble Methods) : 여러 가지 머신러닝 모델을 조합하여 미래 주가를 예측합니다. 랜덤 포레스트와 부스팅 (Boosting) 방법이 대표적인 앙상블 방법입니다.
11. 시계열 분석 (Time Series Analysis) : 주식 가격 변동을 분석하여 미래 주가를 예측하는 방법입니다. ARIMA, Prophet 등의 방법이 사용됩니다.