이 논문은 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 주식 시장 동향을 예측하는 방법을 탐구하고 있습니다.
1. 논문 이해하기: 논문을 꼼꼼히 읽고, 제안된 아키텍처, 방법론 및 다루는 문제에 대해 명확하게 이해하세요. 논문에 기술된 세부 사항과 기법에 주의를 기울이세요.
2. 필요한 데이터 수집하기: 모델을 구현하기 위해 주식 시장의 과거 데이터가 필요합니다. 금융 API나 온라인 금융 데이터베이스와 같은 다양한 출처에서 이러한 데이터를 얻을 수 있습니다. 예측하려는 주식 시장에 필요한 데이터에 액세스할 수 있는지 확인하세요.
3. 데이터 전처리하기: CNN을 학습하기 위해 데이터를 준비하세요. 이 작업에는 데이터 정제, 결측치 처리, 데이터 정규화 및 학습을 위한 적절한 입력-출력 쌍 생성과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.
4. CNN 아키텍처 설계하기: 논문의 설명을 바탕으로 해당 문제에 적합한 CNN 아키텍처를 설계하세요. 레이어의 수, 사용되는 합성곱 및 풀링 레이어의 종류, 활성화 함수 및 논문에서 언급된 기타 아키텍처적 세부 사항에 주의하세요.
5. 모델 구현하기: TensorFlow나 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 사용하여 아키텍처를 코드로 변환하세요. 필요한 레이어를 만들고 손실 함수를 정의하며 학습 과정을 설정하세요. 논문에서 언급된 특정 하이퍼파라미터를 참고하거나 신경망을 학습시키기 위한 최적의 방법을 사용하세요.
6. 모델 학습시키기: 데이터를 학습 및 검증 세트로 나누세요. 학습 데이터를 사용하여 CNN을 학습하고 검증 세트를 사용하여 성능을 평가하세요