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논문 기본 정보

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저자정보
성노윤 (KAIST 경영대학원 경영공학부) 남기환 (한양대학교 경영대학)
저널정보
(주)엘지씨엔에스(구LGCNS엔트루정보기술연구소) Entrue Journal of Information Technology Entrue Journal of Information Technology Vol.16 No.2
발행연도
2017.1
수록면
41 - 54 (14page)

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시장의 상태는 새로운 정보를 받으면서 변한다. 이는 투자자들의 결정에 영향을 주어 주식 시장의 변동을 만들어 내며, 주식 시장의 동향을 예측하는 데에 중요한 자료로써 사용된다. 외부의 정보는 크게 두 가지로 생각할 수 있는데, 뉴스의 정보와 거시 경제적인 지표이다. 하지만, 기존의 연구들은 뉴스만을 가지고 혹은 거시 경제 지표만을 가지고 예측을 하였으며, 뉴스의 정보와 거시 경제 지표를 함께 결합하여 외부의 영향을 모두 고려한 연구는 없었다. 본 논문에서는 주식 시장에 영향을 미치는 외부의 정보를 모두 고려하여 서로 다른 특성을 가지는 정보들을 딥러닝 알고리즘을 통해 통합하여 예측하는 방법을 제시한다. 뉴스 정보는 뉴욕타임스 2년 치 데이터를 Word2Vec 모형을 사용하여 정보 추출을 하였다. 거시 경제 지표는 다우 존스 지수에 영향을 줄 수 있는 지표들을 경제학적 이론에 기반을 두어 선정하였다. 이는 금값과 환율 시장이다. 뉴스에서 추출한 정보와 거시 경제적인 영향을 함께 통합하는 알고리즘은 시계열 데이터와 문자열 데이터를 다루기에 적절한 LSTM 네트워크를 응용하여 사용한다. 예측 기간을 바꾸며 실험을 진행한 결과, 단순 정보만을 가지고 예측한 결과나 거시 경제만을 가지고 예측한 결과보다 본 논문에서 제시한 두 가지를 통합하여 예측하는 것이 월등한 결과를 내었다. 또한, 기존의 연구에서 사용한 방법론과 제시한 딥러닝 알고리즘을 비교한 결과 본 논문에서 제시한 알고리즘이 기존 연구에서 사용한 방법론보다 월등한 결과를 나타냈다.

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