금융 전략을 위한 머신러닝: 19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학

303

8

장

비지도 학습: 군집화

means = np.log(dataset.loc[:”2018-02-01”, tickers].mean())

data = np.log(dataset.loc[:”2018-02-01”, tickers]).sub(means)

data.plot(title=’Stock Time Series for Cluster %d’ % clust)

plt.show()

위의 차트를 보면 주식 수가 적은 모든 군집에서 서로 다른 군집에 있는 주식이 유사하게 움

직임을 알 수 있는데, 이는 군집화 기술의 효과를 입증한다.

6.

주식 쌍 선택

군집이 생성되면 여러 공적분 기반 통계 기술을 군집 내의 주식에 적용해 쌍을 생성할 수 있

다. 둘 이상의 시계열이 고정되지 않고 함께 이동하는 경향이 있는 경우, 두 개의 시계열은

공적분된 것으로 간주한다.

3

시계열 간 공적분의 존재는

Augmented

Dickey

-

Fuller

테

3

자세한 내용은

5

장을 참조한다.

304

3

부

비지도 학습

스트

4

,

Johansen

테스트

5

등의 여러 통계 기술로 검증할 수 있다.

이 단계에서는 군집 내의