주식 종목 종가 예측 프로그램

 

(칼럼) 딥러닝 초보들이 흔히하는 실수 : 주식가격 예측 AI - 코딩애플 온라인 강좌

 

테스트와 재미로 종목 주가 예측 프로그램을 claude.AI로 만들어 보았습니다. 쓸모없는 기능입니다. 하지만 모델을 만들어줍니다. 만드는 방법은 이미지로 데이터를 캡쳐하고, 이것을 "claude.AI"로 모델을 만듭니다.

[미래 에셋 주식 프로그램 / 이미지 복사]

▣  claude.AI 입력 및 프롬프트 작성 

[프롬프트]

▣  프로그램 실행 

1. 데이터 복사 및 붙여넣기, 프로그램 실행

 

2. 프로그램 옵션 선택

3. 프로그램 결과

 

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VBA 코드

Option Explicit

Sub PredictNextDayClosingPrice()
    ' 내일의 종가 예측 프로그램
    ' Program to predict tomorrow's closing price
    
    Dim ws As Worksheet
    Set ws = ActiveSheet
    
    ' 데이터 범위 찾기 (Find data range)
    Dim lastRow As Long
    lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, "B").End(xlUp).Row
    
    If lastRow < 5 Then
        MsgBox "예측을 위해 최소 5일 이상의 데이터가 필요합니다.", vbExclamation, "데이터 부족"
        Exit Sub
    End If
    
    ' 분석을 위한 변수 선언 (Declare variables for analysis)
    Dim i As Long
    Dim closingPrices() As Double
    Dim volumes() As Double
    Dim changes() As Double
    Dim predictedClose As Double
    
    ' 배열 크기 설정 (Set array size)
    ReDim closingPrices(1 To lastRow)
    ReDim volumes(1 To lastRow)
    ReDim changes(1 To lastRow)
    
    ' 데이터 수집 (Collect data)
    For i = 1 To lastRow
        closingPrices(i) = CDbl(ws.Cells(i, "B").Value)
        volumes(i) = CDbl(ws.Cells(i, "E").Value)
        
        If i < lastRow Then
            changes(i) = closingPrices(i) - closingPrices(i + 1)
        Else
            changes(i) = 0
        End If
    Next i
    
    ' 예측 방법 선택 (Choose prediction method)
    Dim predictionMethod As Integer
    predictionMethod = InputBox("예측 방법 선택:" & vbCrLf & _
                             "1 = 단순 이동평균" & vbCrLf & _
                             "2 = 가중 이동평균" & vbCrLf & _
                             "3 = 선형 회귀", "예측 방법", 1)
    
    Select Case predictionMethod
        Case 1
            predictedClose = SimpleMovingAverage(closingPrices, 5)
        Case 2
            predictedClose = WeightedMovingAverage(closingPrices, 5)
        Case 3
            predictedClose = LinearRegressionPredict(closingPrices)
        Case Else
            predictedClose = SimpleMovingAverage(closingPrices, 5)
    End Select
    
    ' 결과 출력 (Display results)
    Dim resultStr As String
    resultStr = "내일의 예상 종가: " & Format(predictedClose, "#,##0") & vbCrLf & _
                "현재 종가: " & Format(closingPrices(1), "#,##0") & vbCrLf & _
                "변화량: " & Format(predictedClose - closingPrices(1), "+#,##0;-#,##0") & " (" & _
                Format((predictedClose - closingPrices(1)) / closingPrices(1) * 100, "+0.00;-0.00") & "%)"
    
    MsgBox resultStr, vbInformation, "종가 예측 결과"
    
    ' 차트 생성 옵션 (Option to create chart)
    Dim createChart As VbMsgBoxResult
    createChart = MsgBox("최근 거래 데이터와 예측 차트를 생성하시겠습니까?", vbYesNo + vbQuestion, "차트 생성")
    
    If createChart = vbYes Then
        ' 차트 표시 방식 선택 (Choose chart display method)
        Dim chartDisplayMethod As Integer
        chartDisplayMethod = InputBox("차트 표시 방식 선택:" & vbCrLf & _
                                   "1 = 내일의 예측가격을 맨 앞에 표시" & vbCrLf & _
                                   "2 = 날짜 역순으로 표시 (Day-9, Day-8, ...)", "차트 표시 방식", 1)
        
        Call CreatePredictionChart(ws, closingPrices, predictedClose, chartDisplayMethod)
    End If
End Sub

Function SimpleMovingAverage(prices() As Double, period As Integer) As Double
    ' 단순 이동평균 계산 (Calculate simple moving average)
    Dim i As Integer
    Dim sum As Double
    
    sum = 0
    For i = 1 To period
        sum = sum + prices(i)
    Next i
    
    SimpleMovingAverage = sum / period
End Function

Function WeightedMovingAverage(prices() As Double, period As Integer) As Double
    ' 가중 이동평균 계산 (Calculate weighted moving average)
    Dim i As Integer
    Dim weightedSum As Double
    Dim weightSum As Double
    
    weightedSum = 0
    weightSum = 0
    
    For i = 1 To period
        weightedSum = weightedSum + prices(i) * (period - i + 1)
        weightSum = weightSum + (period - i + 1)
    Next i
    
    WeightedMovingAverage = weightedSum / weightSum
End Function

Function LinearRegressionPredict(prices() As Double) As Double
    ' 선형 회귀 기반 예측 (Linear regression based prediction)
    Dim i As Integer
    Dim n As Integer
    Dim sumX As Double, sumY As Double
    Dim sumXY As Double, sumXX As Double
    Dim slope As Double, intercept As Double
    
    n = 5  ' 회귀를 위한 데이터 포인트 수 (number of data points for regression)
    
    sumX = 0
    sumY = 0
    sumXY = 0
    sumXX = 0
    
    For i = 1 To n
        sumX = sumX + i
        sumY = sumY + prices(i)
        sumXY = sumXY + (i * prices(i))
        sumXX = sumXX + (i * i)
    Next i
    
    slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX)
    intercept = (sumY - slope * sumX) / n
    
    ' 다음 날(n+1) 예측 (Predict next day)
    LinearRegressionPredict = intercept + slope * (n + 1)
End Function

Sub CreatePredictionChart(ws As Worksheet, prices() As Double, predictedPrice As Double, displayMethod As Integer)
    ' 차트 생성 (Create chart)
    Dim chtObj As ChartObject
    Dim cht As Chart
    Dim i As Integer
    Dim n As Integer
    
    n = 10  ' 차트에 표시할 데이터 포인트 수 (Number of data points to display)
    
    ' 임시 데이터 시트 생성 (Create temporary data sheet)
    Dim tempWs As Worksheet
    On Error Resume Next
    Application.DisplayAlerts = False
    Set tempWs = Worksheets("TempChartData")
    If Not tempWs Is Nothing Then
        tempWs.Delete
    End If
    Application.DisplayAlerts = True
    On Error GoTo 0
    
    Set tempWs = Worksheets.Add
    tempWs.Name = "TempChartData"
    
    ' 헤더 추가 (Add headers)
    tempWs.Cells(1, 1).Value = "날짜"
    tempWs.Cells(1, 2).Value = "종가"
    
    If displayMethod = 1 Then
        ' 방법 1: 내일의 예측가격을 맨 앞에 표시
        ' 예측 데이터 추가 (Add prediction data first)
        tempWs.Cells(2, 1).Value = "내일"
        tempWs.Cells(2, 2).Value = predictedPrice
        
        ' 과거 데이터 추가 (Add historical data)
        For i = 1 To n
            If i <= UBound(prices) Then
                tempWs.Cells(i + 2, 1).Value = "Day-" & (i - 1)
                tempWs.Cells(i + 2, 2).Value = prices(i)
            End If
        Next i
        
        ' 데이터 범위 (Data range)
        Dim dataRange As Range
        Set dataRange = tempWs.Range("A1:B" & (n + 2))
        
    Else
        ' 방법 2: 날짜 역순으로 표시 (Day-9, Day-8, ...)
        ' 과거 데이터 역순 추가 (Add historical data in reverse order)
        For i = 1 To n
            If i <= UBound(prices) Then
                tempWs.Cells(i + 1, 1).Value = "Day-" & (n - i)
                tempWs.Cells(i + 1, 2).Value = prices(n - i + 1)
            End If
        Next i
        
        ' 예측 데이터 추가 (Add prediction data at the end)
        tempWs.Cells(n + 2, 1).Value = "내일"
        tempWs.Cells(n + 2, 2).Value = predictedPrice
        
        ' 데이터 범위 (Data range)
        Set dataRange = tempWs.Range("A1:B" & (n + 2))
    End If
    
    ' 차트 생성 (Create chart)
    Set chtObj = tempWs.ChartObjects.Add(Left:=200, Width:=450, Top:=15, Height:=250)
    Set cht = chtObj.Chart
    
    With cht
        .SetSourceData Source:=dataRange
        .ChartType = xlLineMarkers
        .HasTitle = True
        .ChartTitle.Text = "종가 추세 및 예측"
        .Axes(xlCategory).HasTitle = True
        .Axes(xlCategory).AxisTitle.Text = "날짜"
        .Axes(xlValue).HasTitle = True
        .Axes(xlValue).AxisTitle.Text = "종가"
        .HasLegend = False
        
        ' 예측 포인트 강조 (Highlight prediction point)
        If displayMethod = 1 Then
            .FullSeriesCollection(1).Points(1).MarkerSize = 10
            .FullSeriesCollection(1).Points(1).MarkerStyle = xlMarkerStyleDiamond
            .FullSeriesCollection(1).Points(1).MarkerBackgroundColor = RGB(255, 0, 0)
            .FullSeriesCollection(1).Points(1).MarkerForegroundColor = RGB(255, 0, 0)
        Else
            .FullSeriesCollection(1).Points(n + 1).MarkerSize = 10
            .FullSeriesCollection(1).Points(n + 1).MarkerStyle = xlMarkerStyleDiamond
            .FullSeriesCollection(1).Points(n + 1).MarkerBackgroundColor = RGB(255, 0, 0)
            .FullSeriesCollection(1).Points(n + 1).MarkerForegroundColor = RGB(255, 0, 0)
        End If
    End With
End Sub

 

주의 사항 : "1행"의 항모들은 삭제 하고, 실행 합니다.
재미로 만든 프로그램 입니다. 절대 정확하지 않습니다. 투자에 사용하지 마십시요

 

종가예측프로그램.xlsm

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