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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 35 - 44 (10page)
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본 연구에서는 주가 결정 방법이 주가 경향 예측에 미치는 영향을 확인하기 위한 분석을 수행한다. 주식시장에서 성공적인 투자를 위해서는 주가의 상승과 하락을 정확하게 예측하는 것이 큰 도움이 되므로 주가 경향 예측에 관해 많은 연구가 진행되고 있다. 예를 들어 근래에는 SNS나 뉴스의 내용을 텍스트 마이닝을 이용하여 분석하고, 이를 이용한 주가 등락의 예측 방법이 제안되었으며 다양한 기계학습 기법들이 활용되고 있다. 그러나 주가의 경향을 ‘상승’ 또는 ‘하락’으로 결정하는 방법은 제대로 분석된 적 없으며 일반적으로 쓰던 방법을 답습하고 있다. 이에 본 논문에서는 주가 경향 결정 방법을 이동평균을 이용해 일반화하고 주가 경향 결정 방법이 예측 정확도에 미치는 영향을 분석한다. 분석 결과, 다음 날의 주가 경향을 예측하는 경우, 주가 경향 결정방법에 따라 예측 정확도가 47%까지 차이가 남을 발견하였다. 또한 경향 결정에 사용되는 기준값 윈도우의 크기와 예측의 정확도는 비례 관계이며, 대상값 윈도우의 크기와 정확도는 반비례 관례임을 알 수 있었다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Motivation
III. Analysis
IV. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (36)
참고문헌 신청
H. S. Sim / 2019 / Is deep learning for image recognition applicable to stock market prediction? / Complexity 2019:1~10
Xiangzhou Zhang / 2014 / A causal feature selection algorithm for stock prediction modeling / Neurocomputing 142:48~59
Xi Zhang / 2018 / Improving stock market prediction via heterogeneous information fusion / Knowledge-Based Systems 143:236~247
Asil Oztekin / 2016 / A data analytic approach to forecasting daily stock returns in an emerging market / European Journal of Operational Research 253(3):697~710
Deepak Kumar / 2016 / Proximal support vector machine based hybrid prediction models for trend forecasting in financial markets / Journal of Computational Science 17:1~13
Xiangzhou Zhang / 2014 / A causal feature selection algorithm for stock prediction modeling / Neurocomputing 142:48~59
Xi Zhang / 2018 / Improving stock market prediction via heterogeneous information fusion / Knowledge-Based Systems 143:236~247
Asil Oztekin / 2016 / A data analytic approach to forecasting daily stock returns in an emerging market / European Journal of Operational Research 253(3):697~710
Deepak Kumar / 2016 / Proximal support vector machine based hybrid prediction models for trend forecasting in financial markets / Journal of Computational Science 17:1~13
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