{"id":26372712,"url":"https://github.com/bits-bytes-nn/stock-price-prediction","last_synced_at":"2025-03-17T01:18:58.548Z","repository":{"id":201279702,"uuid":"239148363","full_name":"bits-bytes-nn/stock-price-prediction","owner":"bits-bytes-nn","description":"A Data Science Competition of Stock Price Prediction with Deep Learning Algorithms","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2021-04-26T07:30:38.000Z","size":11796,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"master","last_synced_at":"2025-01-19T12:28:21.341Z","etag":null,"topics":["keras-tensoflow","stock-price-prediction"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/bits-bytes-nn.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null}},"created_at":"2020-02-08T14:46:28.000Z","updated_at":"2022-01-19T15:30:59.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"8549362d-4faf-49ba-a418-448aced867f1","html_url":"https://github.com/bits-bytes-nn/stock-price-prediction","commit_stats":null,"previous_names":["aldente0630/stock-price-prediction","bits-bytes-nn/stock-price-prediction"],"tags_count":null,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/bits-bytes-nn%2Fstock-price-prediction","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/bits-bytes-nn%2Fstock-price-prediction/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/bits-bytes-nn%2Fstock-price-prediction/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/bits-bytes-nn%2Fstock-price-prediction/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/bits-bytes-nn","download_url":"https://codeload.github.com/bits-bytes-nn/stock-price-prediction/tar.gz/refs/heads/master","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":243955783,"owners_count":20374373,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["keras-tensoflow","stock-price-prediction"],"created_at":"2025-03-17T01:18:58.078Z","updated_at":"2025-03-17T01:18:58.523Z","avatar_url":"https://github.com/bits-bytes-nn.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# 개요\n* 일정기간 동안 측정된 주식 데이터셋이 주어집니다.\n* Train set과 test set이 주어집니다.\n* Train set에 대해서 학습을 진행하고, test set을 통한 prediction을 만드는 것이 목표입니다.\n\n# 데이터 설명\n*Input data*  \n* 데이터셋의 각 column은 날짜 정보와 종목정보, 그리고 feature set으로 이루어져 있습니다. Feature set은 blur 처리되어 있습니다. \n* Feature는 각 종목들의 유의미하다고 판단되는 데이터 값으로 이루어져 있습니다.\n\n*Target data*\n* Train set에 대해서는 정답 데이터 2개가 주어지고, Test set에 대해서는 정답이 주어지지 않습니다. 정답 데이터들은 각 샘플 시간 기준으로 다음 단위 시간(T) 수익률로 만들어집니다.\n  * 정답 데이터 1: 단위 시간(T) 수익률 (train_target.csv) → Regression\n  * 정답 데이터 2: 특정 한 시점에서 종목들의 단위 시간 수익률(정답 데이터 1)을 5 분위로 나누어 분류한 target (train_target2.csv) → Classification\n\n# 세부사항\n* 어떤 정답을 학습시키느냐에 따라 regression 접근, 혹은 5 분위 중 어떤 위치에 있을지 예측하는 classification 접근법이 있습니다. \n* 이를 포함해서 수험자 재량에 따라 데이터에 변형을 가하는 등의 접근 방식을 써도 좋습니다.\n  * 예를 들어 classification 문제로 예시를 들면 수익률을 5 분위 대신 2 분위로 나누어서 binary classification으로 변형해도 좋습니다. 다만 변형할 경우 해당 부분에 대한 설명의 기재를 부탁드립니다.\n  * 어떠한 접근 방법이든 하나만 선택해도 됩니다.\n* 모든 데이터를 학습에 사용할 필요는 없습니다.\n  * 예를 들어 특정 feature는 필요 없다고 판단하면 버리셔도 무방하고, 새로운 Feature를 만들어서 사용하셔도 됩니다.\n* 실제 모델 결과보다 모델을 만들기까지의 과정이 중요합니다.\n* 어떠한 논리로 분석을 진행하였는지 설명을 세부적으로 적어주시길 바랍니다. (코멘트/주석 방식 or 보고서)\n  * Score보다는 적어주신 주석/코멘트나 보고서 내용이 평가 비중이 높습니다.\n* 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, Keras, Theano 등)를 사용한 모델링 과정을 하나 이상 넣어주시길 바랍니다. \n* Deep learning 모델 외에도 추가적으로 모델을 사용하는 것은 제한이 없습니다.\n\n# 제출 양식\n* Test set에 대한 모델의 예측값를 csv 형태로 저장하여 소스코드와 같이 제출해야 합니다. \n* 소스코드 형식은 .ipynb(jupyter notebook) 형식이 선호되고 .py 파일도 제출 가능합니다. \n* 결과물들이 모두 포함된 압축파일(.zip)로 제출해주십시오.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fbits-bytes-nn%2Fstock-price-prediction","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fbits-bytes-nn%2Fstock-price-prediction","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fbits-bytes-nn%2Fstock-price-prediction/lists"}