코스피 지수를 예측 해보자!

안녕하세요, 2024 AI 융합 아카데미에 참가한 이강인입니다. 3개월간의 수업을 마무리하며 프로젝트 주제를 고민하던 중, 제가 중학생 때부터 해온 주식에 관련한 것으로 주제를 선정하였습니다. 특히 코스피 지수 예측이라는 도전적인 과제를 선택했습니다. 코스피 지수가 수많은 복잡한 요인들에 의해 결정된다는 점에서 예측이 쉽지 않겠지만, 수업에서 배운 AI 기술을 활용해 이 주제에 도전해 보고 싶었습니다.

데이터 선정 및 결과

프로젝트를 위해 여러 입력 데이터를 선정했는데, 코스피 변동에 영향을 줄 것 같은 데이터를 선정했습니다. 전날의 나스닥, S&P 500, 다우 존스 지수, 원/달러 환율, 금 선물가격, 원유 선물가격(WTI), 그리고 코스닥 지수를 사용했습니다. 이 모든 데이터는 'yfinance'를 이용해 최신 영업일까지의 정보를 수집했고, 이를 바탕으로 코스피 지수를 예측하는 모델을 만들었습니다. 

아래 결과를 보시면, 시계열에서도 학습된 모델에서 출력되는 예측값(빨간선)과 실제값(파란선)이 어느정도 비슷한 움직임을 나타내는 것이 확인 되었습니다. 그리고, 아래 그림에서 마지막 이미지는 발표 당일 모델의 예측과 실제 코스피의 움직임을 보여줍니다. 제가 작성한 모델은 당일 0.12% 상승을 예측하고 있는데, 실제로 오후 2시 조금 넘어서 0.10%의 상승을 보여주고 있습니다. 물론 100% 정확한 예측은 불가능하겠지만, 이 모델이 투자 결정에 있어 조언의 역할 정도는 할 수 있을 것이라 생각합니다. 실제로 저는 이 모델을 제 주식 활동에 활용하고 있기도 합니다.

강의 후기

'AI'와 '코딩'은 전에는 단순히 들어본 적만 있는 용어에 불과했지만, 이번 프로젝트를 통해 이론 수업으로 기초를 다지고, 직접 코드를 작성하고 AI 모델을 만들어보면서 새로운 것을 배우는 즐거움을 느낀 것 같아 정말 뿌듯했습니다. 3개월이 길고도, 짧을 수도 있지만 AI라는 것에 굉장히 관심이 생겼고 이 분야에 대한 공부를 계속하고 싶다는 생각과 열정이 생기고 새로운 도전과 성장의 기회가 된 뜻깊은 시간이었습니다.

본 과정에서의 3개월간의 시간은 저에게 굉장히 의미 있는 경험이었습니다. 처음에는 AI와 융합 분야에 대한 지식이 전혀 없는 비전공자로서, 수업 내용을 따라가는 것이 때로는 버거웠습니다. 새로운 개념들이 쏟아져 들어오면서 머리가 무거워지기도 했지만, 교수님께서 잘 가르쳐 주신 덕분에 무사히 수료할 수 있었습니다. 

감사합니다.