금융 머신러닝, 머신러닝으로 주식투자, XGboost / LGBM 기반 종목 추천

머신러닝으로 종목 추천 받는 알고리즘이다.
기업 재무 데이터를 가져와서, 머신러닝을 통해 미래에 성과가 높을 종목들을 예측한다.
예측에 활용할 데이터는 ( )이다. 사용할 알고리즘은 XGboost, LGBM 등등이다.

따지고 보면 기업별로 PER/ROE/EBITDA 등등을 쫙 나열해서 순위 매기는 투자법과 비슷하다. 실제로도 마법공식 등에서 아이디어를 따오기도 했고 말이다.

내가 하려는 건 머신 러닝을 통해 고려하는 지표의 수를 늘리는 것이다. 여러 지표를 동시에 고려하면 찾아낼 수 있는 시그널의 수도 훨씬 많아진다.
저평가된 우량주, 꾸준히 체급을 키우는 중인 성장주, 거의 매년 적금보다 든든한 배당을 챙겨주는 배당주. 얘들 각각이 재무제표 상에서 보이는 특징은 모두 다르다. 하지만 1~2가지 지표만으론 얘들을 전부 골라낼 수 없다.

나는 머신러닝을 통해 이러한 시그널을 모두 잡아내보고 싶다. 이번 프로젝트에선 앙상블 기반의 알고리즘(XGboost, LGBM 등?)을 써볼 건데, 앙상블 기법이 왠지 저 역할을 잘 해낼 것 같기 때문이다. 앙상블Ensemble 기법은 여러 개의 약한 예측을 조합해 하나의 큰 예측을 만들어내는 기법이다. (자세한 설명은 추후 링크.)

솔직히 아예 불가능이라고는 생각하진 않는다. 해보기 전까진 모르니, 말을 좀 사리긴 해야겠다.
잘 되면 포스팅 또 할 거고,  망하면 글을 폭파할 것이다.

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