54회
엑셀 x AZURE 머신러닝 - 비트코인 & 주식 시세 예측
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  • [라이브강의] 엑셀 x AZURE 머신러닝 비트코인/주식 시세 예측
    예제파일
실습파일은 영상 하단 댓글 링크에서도 제공합니다.
보충 자료

1️⃣ Azure 머신러닝 Add-In

URL 주소

https://ussouthcentral.services.azureml.net/workspaces/055a70fe642a41fe97925e7690b444af/services/750106edcce74678be2e50bf88da6648/execute?api-version=2.0&details=true

API 키

SqH2Unkg2g9tw+zeLRl/B0qkRZtggn5LCevE9xGlPw9kWh0y/ZEOA5f0LclTMa4rW+5jws+Drx/DN1y87/DzUg==

2️⃣ 강의에서 사용된 R코드 예제 - 비트코인 예측

일별 주식시세 예측에 사용된 R코드 전체 명령문 및 웹API링크는 영상 하단 댓글을 확인해주세요.

#라이브러리 등록
library(xts)
library(forecast)
 
# Map 1-based optional input ports to variables
d <- maml.mapInputPort(1); # class: data.frame
 
#시계열 표시형식 수정
d$DateTime <- as.POSIXlt(d$DateTime,format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
 
# 주기(단위) 계산
gap <- 1/as.double(difftime(d$DateTime[2],d$DateTime[1],units="hours"))
 
# 단위기준 시계열 데이터 생성
data.xts <- xts(d$Price,order.by=d$DateTime,frequency=24*gap)
names(data.xts)[0]<-paste("DateTime") 
names(data.xts)[1]<-paste("Price")  
 
#아리마모델 분석 (auto arima)
ar.model <- auto.arima(data.xts)
ar.forecast <- forecast(ar.model)
 
#아리마모델 분석결과 출력
data.set <- as.data.frame(ar.forecast$mean)
colnames(data.set) <- c("Prediction");
 
# Select data.frame to be sent to the output Dataset port
maml.mapOutputPort("data.set");
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버전 안내
이번 강의는 일부 버전에서 실습이 제한됩니다.
윈도우 : 엑셀 2013 이후 버전에서 사용 가능합니다
Mac : CoinHistory 추가기능 함수는 Mac에서 사용할 수 없으며, AZURE Machine Learning Add-in 은 Mac 엑셀 2013 이후 버전부터 제공됩니다.
시간대별 목차
주요편집영상
  1. 엑셀 고급 강의 - 22강

    엑셀 x AZURE 머신러닝, 주식 가격 예측 분석 도구 | 서식 무료 제공

    엑셀과 AZURE 머신러닝을 활용하여 'Auto Arima 방식'으로 주식 가격을 자동으로 예측하는 방법 | 프로젝트 서식 무료 제공

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