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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한태동 (서경대학교)
저널정보
융복합지식학회 융복합지식학회논문지 융복합지식학회논문지 제9권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
189 - 198 (10page)

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주가 예측 시 가장 큰 장애 요인은 거시 환경 및 시장의 변동성이라 할 수 있겠다. 이론적으로 주가의 무작위성은 딥러닝 알고리즘으로 어느 정도 해소가 가능하지만, 주가를 둘러싼 거시 환경과 시장의 급변과 같은 외부 충격은 주가 예측을 어렵게 만드는 요인이며, 이를 어떻게 해소하는가 하는 것이 주가 예측의 관건이라 할 수 있겠다. 이에 전통적인 기술적 지표나 거시 경제 지표 뿐만 아니라, 시장에 충격을 주는 상황을 이해하기 위한 뉴스 정보나 투자자들의 심리를 반영하기 위해서 주식 종목 관련 단어검색, SNS 주식 커뮤니티에서의 감성 분석 등을 통하여 해결하고자 하는 추세이다. 따라서 본 연구의 목적은 주가에 영향을 미치는 내부 요소와 외부 요소들을 모두 이용하여, 주가 예측 요소의 조합을 통해 보다 높은 예측력을 만드는 딥러닝 모델을 찾는 것이다. 딥러닝 알고리즘으로는 시계열 데이터 학습에 적합한 LSTM을 사용하였으며, 딥러닝 실험 결과 예상대로 모든 종목에 적용할 수 있는 범용 모델은 찾을 수 없었지만, 업종이나 가격대 등에 따라 예측력을 높이는 조합이 존재하며, 현재 시점에서 먼 과거의 데이터보다는 최근의 데이터가 예측력을 높인다는 결과가 나왔다.
#Artificial intelligence #Machine learning #Deep learning #LSTM #Stock price prediction

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 선행 연구
3. 실험
4. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
허준영 / 2015 / SVM 기반의 재무 정보를 이용한 주가 예측 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 21(3):167~172 dbpia G. Nam / 2017 / Development of Stock Investment System Using Machine Learning / Proceeding of Information Processing Society Fall Conference 24(2):810~812 google schola A. Siripurapu / 2015 / Convolutional Networks for Stock Trading / Stanford University google schola 주일택 / 2018 / 양방향 LSTM 순환신경망 기반 주가예측모델 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 11(2):204~208 dbpia 정종진 / 2020 / LSTM을 이용한 주가예측 모델의 학습방법에 따른 성능분석 / 디지털융복합연구 18(11):259~266 dbpia

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