계량통계학 기반 모델

• ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)
• VAR(Vector Auto-Regressive)

딥러닝 모델

• RNN(Recurrent Neural Network)

• GRU(Gated Recurrent Unit) - RNN계열

• LSTM(Long-Short Term Memory)

• Transformer

• GCN(Graph Convolutional Network) - CNN계열 : 공간적 의미가 들어가야 해서 아마 못쓸듯>?

• 2024.11.22

• 2024.11.25

<ARIMA는 정상확률보행의 시계열만 예측할 수 있게 설계가 되어있다>

symbol_id로 그룹화 —> 39개의 symbol_id마다 모델 생성

symbol_id가 예측에 중요한 영향을 준다면:

• symbol_id를 원-핫 인코딩하거나 임베딩하여 입력 데이터로 포함.

• 임베딩 방식을 사용하면 더 간결하고 확장성이 좋습니다.