파이썬 엑셀 시계열 분석: 주가 예측의 비밀, 분해 알고리즘으로 풀어보기

파이썬으로 엑셀 데이터 분석할 때, 시계열 데이터를 마주치는 경우가 꽤 있죠? 주식 가격 변화, 매출 추이, 온도 변화처럼 시간에 따라 변하는 데이터를 시계열 데이터라고 부르는데요. 이런 데이터를 제대로 이해하려면, 시계열 분해라는 기법을 써보는 게 좋아요.

 

시계열 분해는 뭐냐구요? 쉽게 말해 복잡한 시계열 데이터를 핵심적인 요소들로 쪼개서 분석하는 거예요. 마치 레고 블록을 분해해서 각 블록의 특징을 살펴보는 것처럼, 시계열 데이터를 구성하는 다양한 요소들을 파악하고, 데이터의 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있답니다.

 

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파이썬으로 시계열 분해 알고리즘 이해하기

시계열 분해는 시계열 데이터를 몇 가지 구성 요소로 나누는 작업인데요. 크게 체계적 구성 요소와 비체계적 구성 요소로 나눌 수 있어요.

 

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체계적 구성 요소

체계적 구성 요소는 시계열 데이터의 규칙적인 패턴을 나타내는 부분이에요.

 

• Level: 데이터의 평균적인 수준을 말해요. 예를 들어, 어떤 주식의 가격이 1년 동안 10,000원에서 12,000원 사이를 왔다 갔다 한다면, Level은 약 11,000원 정도 되겠죠.
• Trend: 데이터가 장기적으로 어떤 방향으로 움직이는지를 나타내는 추세를 말해요. 예를 들어, 주식 가격이 지속적으로 상승하는 추세를 보인다면, Trend는 상승 추세라고 할 수 있겠죠.
• Seasonality: 계절이나 특정 주기와 같은 반복적인 패턴을 말해요. 예를 들어, 아이스크림 판매량은 여름에 많고 겨울에는 적은 경향이 있는데, 이런 패턴을 Seasonality라고 합니다.

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비체계적 구성 요소

비체계적 구성 요소는 시계열 데이터에서 불규칙적인 변동을 나타내는 부분이에요.

 

• Noise: 랜덤한 변동성이에요. 예를 들어, 주식 가격이 갑자기 급등하거나 급락하는 경우, 이는 예측 불가능한 Noise의 영향일 수 있어요.

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파이썬으로 시계열 분해 해보기: Statsmodels 라이브러리 활용

파이썬에서 시계열 분해를 할 때는  라이브러리의  함수를 사용하면 편리해요. 이 함수는 시계열 데이터를 위에서 설명한 구성 요소들로 쪼개주는 역할을 하죠.

 

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가산적 모델 vs. 승산적 모델

 함수는 두 가지 모델을 지원하는데요.

 

• 가산적 모델 (Additive Model): 데이터의 진폭이 시간에 따라 일정할 때 적합해요. 즉, 계절성의 크기가 일정하다는 거죠. 예를 들어, 매달 100개씩 꾸준히 팔리는 제품의 판매량 데이터를 분석할 때 적합합니다.
• 승산적 모델 (Multiplicative Model): 데이터의 진폭이 시간에 따라 변할 때 적합해요. 즉, 계절성의 크기가 시간에 따라 달라진다는 거죠. 예를 들어, 매출액이 점점 증가하는 추세를 보이는 회사의 데이터를 분석할 때 적합합니다.

어떤 모델을 써야 할지 고민된다면, 데이터를 그래프로 그려보고 진폭이 일정한지 확인해보는 게 좋아요. 데이터의 진폭이 일정하다면 가산적 모델을, 변한다면 승산적 모델을 선택하면 됩니다.

 

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파이썬 예제: 애플 주가 데이터 시계열 분해

실제로 애플 주가 데이터를 활용해서 시계열 분해를 해볼게요.

 

# 필요한 라이브러리 설치
!pip install yfinance statsmodels matplotlib

# 라이브러리 임포트
import pandas as pd
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 데이터 다운로드
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2024-04-24'
aapl = yf.download('AAPL', start=start_date, end=end_date)

# 데이터 전처리
aapl.reset_index(inplace=True)
aapl = aapl[['Date', 'Open']]
aapl.set_index('Date', inplace=True)

# 시계열 분해 수행 (가산적 모델)
result = seasonal_decompose(aapl['Open'], model='additive')

# 결과 시각화
result.plot()
plt.show()

 코드를 실행하면, 애플 주가의 개장 가격(Open)을 기준으로 시계열 분해를 수행하고, 다음과 같은 그래프를 출력해요.

 

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원본 데이터	애플 주가의 개장 가격 데이터
추세 (Trend)	장기적인 주가 추세
계절성 (Seasonality)	주가의 주기적인 패턴
잔차 (Residual)	추세와 계절성을 제외한 나머지 변동

구성 요소 설명

 

이렇게 시각화된 그래프를 보면, 애플 주가 데이터의 추세, 계절성, 그리고 잔차를 한눈에 파악할 수 있죠.

 

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시계열 분해 알고리즘 활용: 데이터 분석 및 예측

시계열 분해를 통해 데이터의 구조를 좀 더 명확하게 이해할 수 있게 되면, 이를 활용해서 다양한 분석을 수행할 수 있어요.

 

• 데이터 패턴 파악: 시계열 분해를 통해 데이터의 추세, 계절성, 랜덤 변동 등을 파악하여 데이터의 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있습니다.
• 예측 모델 성능 향상: 시계열 분해는 데이터의 핵심 요소들을 분리하여, 예측 모델의 정확도를 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 특히, 추세와 계절성을 제거한 잔차를 이용하면, 예측 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 이상치 탐지: 시계열 분해를 통해 데이터의 규칙적인 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 이상치를 탐지할 수 있습니다.
• 데이터 전처리: 시계열 분해는 데이터 전처리 과정에서도 유용하게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 예측 모델을 적용하기 전에 추세와 계절성을 제거하여 데이터를 정규화할 수 있습니다.

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마무리: 파이썬 시계열 분해 알고리즘, 꼭 활용해보세요!

파이썬을 사용하면  라이브러리의  함수를 통해 쉽고 빠르게 시계열 분해를 수행할 수 있습니다. 시계열 분해는 데이터 분석 및 예측 모델링에 매우 유용한 기법이므로, 꼭 활용해 보시길 바랍니다. 특히, 금융, 경제, 기상 등 시간에 따라 변화하는 데이터를 다루는 분야에서 유용하게 활용될 수 있어요!

 

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 시계열 분해를 왜 해야 하나요?

 

A1. 시계열 분해는 복잡한 시계열 데이터를 이해하기 쉽게 쪼개서 분석하는 기법이에요. 데이터의 숨겨진 패턴을 찾고, 예측 모델의 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.

 

Q2. 가산적 모델과 승산적 모델은 어떤 차이가 있나요?

 

A2. 가산적 모델은 데이터의 진폭이 일정할 때, 승산적 모델은 진폭이 변할 때 사용해요. 데이터의 특징에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요해요.

 

Q3. 시계열 분해 결과를 어떻게 활용할 수 있나요?

 

A3. 시계열 분해 결과를 통해 데이터의 패턴을 파악하고, 예측 모델의 성능을 향상시키거나, 이상치를 탐지하고, 데이터 전처리를 할 수 있습니다.

 

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