Prediction of the Movement Directions of Index and Stock Prices Using Extreme Gradient Boosting

HyoungDo Kim

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자료유형: 학술저널

저자정보: HyoungDo Kim (한양사이버대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제18권 제9호

발행연도: 2018.9

수록면: 623 - 632 (10page)

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주가 이동 방향의 정확한 예측이 주식 매매에 관한 전략적 의사결정에 중요한 역할을 할 수 있기 때문에 투자자와 연구자 모두의 관심이 높다. 주가 이동 방향에 관한 기존 연구들을 종합해보면, 주식 시장에 따라서 그리고 예측 기간에 따라서 다양한 변수가 고려되고 있음을 알 수 있다. 이 연구에서는 한국 주식 시장을 대표하는 지수와 주식들을 대상으로 이동 방향 예측 기간에 따라서 어떤 데이터마이닝 기법의 성능이 우수한 것인지를 분석하고자 하였다. 특히, 최근 공개경쟁에서 활발히 사용되며 그 우수성이 입증되고 있는 익스트림 그라디언트 부스팅 기법을 주가 이동 방향 예측 문제에 적용하고자 하였으며, SVM, 랜덤 포리스트, 인공 신경망과 같이 기존 연구에서 우수한 것으로 보고된 데이터마이닝 기법들과 비교하여 분석하였다. 12년간 데이터를 사용하여 1일 후에서 5일 후까지의 이동 방향을 예측하는 실험을 통해서, 예측 기간과 종목에 따라서 선택된 변수들에 차이가 있으며, 1-4일 후 예측에서는 익스트림 그라디언트 부스팅이 다른 기법들과 부분적으로 동등함을 가지면서도 가장 우수함을 확인하였다.

#주가 #지수 #이동 방향 #예측 #그라디언트 부스팅 #한국 주식 시장 #Stock Price #Index #Movement Direction #Prediction #Gradient Boosting #Korea Stock Market

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[학술지(정기간행물)] - M. Ballings / 2015 / Evaluating Multiple Classifiers for Stock Price Direction Prediction / Expert Systems with Applications 42 : 7046 ~ 7056

[학술지(정기간행물)] - B. G. Malkiel / 1970 / Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work / The Journal of Finance 25 (2) : 383 ~ 417

[학술지(정기간행물)] - S. B. Imandoust / 2014 / Forecasting the Direction of Stock Market Index Movement Using Three Data Mining Techniques: the Case of Tehran Stock Exchange / Int'l Journal of Engineering Research and Applications 4 (6) : 106 ~ 117

[학술지(정기간행물)] - Y. Kara / 2011 / Predicting Direction of Stock Price Index Movement Using Artificial Neural Networks and Support Vector Machines / Expert Systems with Applications 38 : 5311 ~ 5319

[학술지(정기간행물)] - W. Huang / 2005 / Forecasting Stock Market Movement Direction with Support Vector Machine / Computers and Operations Research 32 : 2513 ~ 2522

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김형도

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