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초록·키워드
한국 종합주가지수는 수출 중심의 경제 구조로 인하여 글로벌 시장 변동성에 민감하게 반응한다. 그러나 대부분의 기존 주가 예측 연구는 두 가지 한계점이 있었다. 첫째, 국제와 국내 지표를 통합적으로 충분히 활용하지 못하였으며, 둘째, 다량의 변수 중 중요한 정보를 효과적으로 선별하지 못해 데이터가 부족한 금융 분야에서 딥러닝 기반 모델의 예측 성능과 효율성에서 그 한계가 있었다. 본 연구는 이러한 한계점들을 개선하기 위해 주요 수출 대상국의 시장 동향과 국제적인 거시경제 변수를 포함한 확장된 데이터 셋과 상호 정보 이론과 강화 학습 알고리즘을 결합한 Filter-DQN 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전체 변수 집합 중에 유의미한 변수들만을 선별함으로써 계산 비용을 절감하고 예측 성능을 극대화시키고자 한다. 실험 결과, 제안된 방식은 전체 변수를 사용하여 예측하였을 때 대비 8.28%, 기본적인 상호 정보량 기반 방식 대비 45.28%의 성능 향상을 달성했으며, 변수 차원의 축소로 계산 비용 또한 2.6% 절감하는 효과를 보였다.
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