ADD A TECHNICAL ANALYSIS PART:
# import additional libraries
from keras.optimizers import Adam, RMSprop, SGD
from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint
from keras.wrappers.scikit\_learn import KerasClassifier
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.layers import Dense, LSTM, GRU, concatenate, Input
from keras.models import Model
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler
from sklearn.model\_selection import train\_test\_split, KFold, RandomizedSearchCV
from sklearn.metrics import mean\_squared\_error
import os
import urllib

# URLs of the data files
stock\_data\_url = 'https://raw.githubusercontent.com/example/AAPL.csv'
news\_data\_url = 'https://raw.githubusercontent.com/example/AAPL\_news.csv'
econ\_data\_url = 'https://raw.githubusercontent.com/example/AAPL\_econ.csv'

# File names
stock\_data\_file = 'AAPL.csv'
news\_data\_file = 'AAPL\_news.csv'
econ\_data\_file = 'AAPL\_econ.csv'

# Check if the files already exist, if not download them
if not os.path.isfile(stock\_data\_file):
 urllib.request.urlretrieve(stock\_data\_url, stock\_data\_file)
if not os.path.isfile(news\_data\_file):
 urllib.request.urlretrieve(news\_data\_url, news\_data\_file)
if not os.path.isfile(econ\_data\_file):
 urllib.request.urlretrieve(econ\_data\_url, econ\_data\_file)

# Load the historical stock data
df\_stock = pd.read\_csv(stock\_data\_file)
# Load additional data such as economic indicators or news sentiments
df\_news = pd.read\_csv(news\_data\_file)
df\_econ = pd.read\_csv(econ\_data\_file)

# Scale the data
scaler\_stock = MinMaxScaler(feature\_range=(0, 1))
scaler\_news = StandardScaler()
scaler\_econ = StandardScaler()
stock\_data = scaler\_stock.fit\_transform(df\_stock)
news\_data = scaler\_news.fit\_transform(df\_news)
econ\_data = scaler\_econ.fit\_transform(df\_econ)

# get the labels
y = df\_stock.iloc[:,-1]

# split the data into training and testing sets
X\_train, X\_test, y\_train, y\_test = train\_test\_split(stock\_data, y, test\_size=0.2)

# Create the first branch of the model for stock data
stock\_inputs = Input(shape=(X\_train.shape[1],))
x = LSTM(50, return\_sequences=True)(stock\_inputs)
x = LSTM(50, return\_sequences=True)(x)
x = LSTM(50)(x)

# Create the second branch of the model for news data
news\_inputs = Input(shape=(news\_data.shape[1],))
y = GRU(50, return\_sequences=True)(news\_inputs)
y = GRU(50)(y)

# Create the third branch of the model for economic data
econ\_inputs = Input(shape=(econ\_data.shape[1],))
z = Dense(50, activation='relu')(econ\_inputs)

# Merge the three branches
merged = concatenate([x, y, z])

# Create the final prediction layer
predictions = Dense(1)(merged)

# Create and compile the model
model = Model(inputs=[stock\_inputs, news\_inputs, econ\_inputs], outputs=predictions)

# Define the optimizer
optimizer = Adam()

# Compile the model
model.compile(loss='mean\_squared\_error', optimizer=optimizer)

# Define early stopping
early\_stopping = EarlyStopping(monitor='val\_loss', patience=5)

# Define model check point
model\_checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', save\_best\_only=True)

# Create a callback list
callback\_list = [early\_stopping, model\_checkpoint]

# Fit the model to the training data using cross-validation and the defined callbacks
model.fit([X\_train[0], X\_train[1], X\_train[2]], y\_train, validation\_data=([X\_test[0], X\_test[1], X\_test[2]], y\_test), 
 batch\_size=20, epochs=100, callbacks=callback\_list)

# Create a wrapper for scikit-learn
model = KerasClassifier(build\_fn=model, epochs=100, batch\_size=20, verbose=0)

# Define the grid search parameters
batch\_size = [10, 20, 40, 60, 80, 100]
epochs = [10, 50, 100]
optimizers = ['Adam', 'RMSprop', 'SGD']
param\_grid = dict(batch\_size=batch\_size, epochs=epochs, optimizer=optimizers)

# Create a randomized search cv object
random\_search = RandomizedSearchCV(estimator=model, param\_distributions=param\_grid, n\_iter=10, cv=3, verbose=2)

# Fit the randomized search cv object to the data
random\_search.fit([X\_train[0], X\_train[1], X\_train[2]], y\_train)

# Print the best parameters and the corresponding mean test score
print("Best parameters: {}".format(random\_search.best\_params\_))
print("Best Mean Test Score: {:.4f}".format(random\_search.best\_score\_))
기술적 분석 파트를 dd합니다:
# 추가 라이브러리 가져오기
keras.optimizers에서 Adam, RMSprop, SGD를 가져옵니다.
keras.callbacks에서 조기종료, 모델체크포인트 가져오기
keras.wrappers.scikit\_learn에서 KerasClassifier를 임포트합니다.
numpy를 np로 가져옵니다.
팬더를 pd로 가져옵니다.
keras.layers에서 Dense, LSTM, GRU, concatenate, Input을 가져옵니다.
keras.models에서 Model
sklearn.preprocessing에서 MinMaxScaler, StandardScaler를 가져옵니다.
sklearn.model\_selection에서 train\_test\_split, KFold, RandomizedSearchCV를 가져옵니다.
sklearn.metrics에서 mean\_squared\_error를 가져옵니다.
import os
urllib 가져오기

# 데이터 파일의 URL
stock\_data\_url = 'https://raw.githubusercontent.com/example/AAPL.csv'
news\_data\_url = 'https://raw.githubusercontent.com/example/AAPL\_news.csv'
econ\_data\_url = 'https://raw.githubusercontent.com/example/AAPL\_econ.csv'

# 파일 이름
stock\_data\_file = 'AAPL.csv'
news\_data\_file = 'AAPL\_news.csv'
econ\_data\_file = 'AAPL\_econ.csv'

# 파일이 이미 존재하는지 확인하고, 존재하지 않으면 다운로드합니다.
os.path.isfile(stock\_data\_file)이 아닌 경우:
 urllib.request.urlretrieve(stock\_data\_url, stock\_data\_file)
if not os.path.isfile(news\_data\_file):
 urllib.request.urlretrieve(news\_data\_url, news\_data\_file)
os.path.isfile(econ\_data\_file)이 아닌 경우:
 urllib.request.urlretrieve(econ\_data\_url, econ\_data\_file)

# 과거 주식 데이터 로드
df\_stock = pd.read\_csv(stock\_data\_file)
# 경제 지표 또는 뉴스 심리와 같은 추가 데이터 로드
df\_news = pd.read\_csv(news\_data\_file)
df\_econ = pd.read\_csv(econ\_data\_file)

# 데이터 스케일링
scaler\_stock = MinMaxScaler(feature\_range=(0, 1))
scaler\_news = StandardScaler()
scaler\_econ = StandardScaler()
stock\_data = scaler\_stock.fit\_transform(df\_stock)
news\_data = 스케일러\_news.fit\_transform(df\_news)
econ\_data = scaler\_econ.fit\_transform(df\_econ)

# 레이블 가져오기
y = df\_stock.iloc[:,-1]

# 데이터를 훈련 및 테스트 세트로 분할
X\_train, X\_test, y\_train, y\_test = train\_test\_split(stock\_data, y, test\_size=0.2)

# 주식 데이터에 대한 모델의 첫 번째 분기를 생성합니다.
stock\_inputs = Input(shape=(X\_train.shape[1],))
x = LSTM(50, return\_sequences=True)(stock\_inputs)
x = LSTM(50, return\_sequences=True)(x)
x = LSTM(50)(x)

# 뉴스 데이터에 대한 모델의 두 번째 분기를 생성합니다.
news\_inputs = Input(shape=(news\_data.shape[1],))
y = GRU(50, return\_sequences=True)(news\_inputs)
y = GRU(50)(y)

# 경제 데이터에 대한 모델의 세 번째 분기를 만듭니다.
econ\_inputs = Input(shape=(econ\_data.shape[1],))
z = 밀도(50, 활성화='relu')(econ\_inputs)

# 세 가지 브랜치 병합
merged = concatenate([x, y, z])

# 최종 예측 레이어 생성
예측 = 밀도(1)(병합)

# 모델을 생성하고 컴파일합니다.
model = Model(inputs=[stock\_inputs, news\_inputs, econ\_inputs], outputs=predictions)

# 옵티마이저 정의
optimizer = Adam()

# 모델을 컴파일합니다.
model.compile(loss='mean\_squared\_error', optimizer=optimizer)

# 조기 중지 정의
early\_stopping = EarlyStopping(monitor='val\_loss', patience=5)

# 모델 체크포인트 정의
model\_checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', save\_best\_only=True)

# 콜백 목록 생성
callback\_list = [early\_stopping, model\_checkpoint]

# 교차 검증 및 정의된 콜백을 사용하여 모델을 훈련 데이터에 맞춤
model.fit([X\_train[0], X\_train[1], X\_train[2]], y\_train, validation\_data=([X\_test[0], X\_test[1], X\_test[2]], y\_test), 
 batch\_size=20, epochs=100, callbacks=콜백\_list)

# scikit-learn용 래퍼 만들기
model = KerasClassifier(build\_fn=model, epochs=100, batch\_size=20, verbose=0)

# 그리드 검색 매개변수 정의
batch\_size = [10, 20, 40, 60, 80, 100]
epochs = [10, 50, 100]
optimizers = ['Adam', 'RMSprop', 'SGD']
param\_grid = dict(batch\_size=배치\_size, epochs=에포크, optimizer=옵티마이저)

# 무작위 검색 CV 객체 생성
random\_search = RandomizedSearchCV(estimator=model, param\_distributions=param\_grid, n\_iter=10, cv=3, verbose=2)

# 무작위 검색 CV 개체를 데이터에 맞추기
random\_search.fit([X\_train[0], X\_train[1], X\_train[2]], y\_train)

# 최적의 파라미터와 해당 평균 테스트 점수를 인쇄합니다.
print("최상의 매개 변수: {}".format(random\_search.best\_params\_))
print("최고 평균 테스트 점수: {:.4f}".format(random\_search.best\_score\_))