시계열 분석 실전 사례 은닉 마르코프 HMM 모형 주식 분석 1편

     주식에서 일정 주기로 시세가 변동 하는 주식은  박스를 그려서 분석 할 수 있다.  하지만,  박스를 그려서 분석 할 수 있는 주식이 그다지  많지 않다.  

시작에서 충격(Ex 코로나 팬더믹) 받지 않은 이상은 박스를 그려서 분석 할 수 있는 주식이 있는데,  "대상"이라는 주식이  내가 찾은 유일한 주식인 것 같다. 

시계열 분석 실전 사례 auto.arima로 주식 데이터분석 대상, nasdaq 100

    auto.arima 검정은 놀랍게도,  실험적으로  발견하는  heuristics 방법을 따르는 박스-젠킨스 방법에 비해, ARIMA 모델을  자동으로 정해 주기 때문에,  분석이 매우 용이하다.   이것은 R에 forecast에 패키지에 있으며,  사용법이 간단 하다.   

  시계열 분석의 중요도가 매우 높은 경우에는  데이터 시각화,  기반지식,  학습 파라에터 추정, 여러 가지 실험을 통해 모델을 평가 하여,  파라메터를 조정 하여야 한다. 

  하지만,  대용량의 데이터를 한꺼번에 분석 하여야 할 때, auto.arima는 매우 중요한 요소로 작동 할 수 있다.   

   초보들에게는 여러번 실험에서  박스-젠킨스 방법 보다는 auto.arima가 사용이나 결정 측면에서 더욱 좋다고 볼 수 있다.