금융 데이터 다루기 > 노이즈 제거(이동평균, 칼만필터(Kalman-filter))

금융 데이터에는 많은 경우 시계열성을 가지고 있고 주가와 같이 하루하루 변동성이 큰 데이터들이 있습니다. 이러한 데이터들을 효과적으로 분석하기 위해서는 Noise를 제거하고 실제로 이 데이터가 가지고 있는 진짜 정보를 추출하는 방법에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. [이동평균] 이동평균은 우리가 잘 알고 있는 방법론이고 실제로 주가의 추세를 볼때 활용하는 20일 이동평균선도 이 이동평균의 개념을 활용한 것입니다. 이동평균은 말그대로 시계열 데이터를 3일, 5일, 10일 등 우리가 정한 집합으로 나누고 해당 집합에서의 평균을 이어서 활용하는 것입니다. Pandas를 활용해서 너무나도 쉽게 구할 수 있지만, For loop을 활용해서 구하는 방법도 구현을 해보도록 하겠습니다. import FinanceDa..

2023.08.05