시계열데이터 예측을 통한 주가예측 정확도 향상

Q: 이 논문에서 정의한 CNN-LSTM 결합 모델이란 무엇인가?

CNN-LSTM 결합 모델은 일반적인 주가 예측 모델과 달리, 시계열 데이터인 주가의 특징을 활용하기 위해 Convolutional Neural Network (CNN) 레이어와 Fully Connected (FC) 레이어를 Long Short Term Memory (LSTM)에 부가적으로 구성한 모델이다.

Q: 주가 예측 정확도를 향상시키기 위한 핵심적인 방법은 무엇인가?

연구 결과, 기존 LSTM 및 GRU 모델에 Convolutional Neural Network (CNN) 레이어를 추가하여 시계열 데이터의 특징을 추출하고 이를 훈련에 활용하는 것이 주가 예측 정확도를 향상시키는 핵심적인 방법이다. 이 모델은 기존 모델보다 현저히 낮은 RMSE 값을 보였다.

승현수; 양진영; 강정화; 김재현

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 승현수 (아주대학교) 양진영 (아주대학교) 강정화 (아주대학교) 김재현 (아주대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 추계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2021.11

수록면: 985 - 986 (2page)

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본 논문은 기존의 주가 예측 모델을 개선하여 더 나은 예측 값을 갖도록 설계하였다. Long short term memory(LSTM), Gated recurrent unit (GRU) 외 Convolution neuron network (CNN)를 추가하여 시계열 데이터의 feature을 Recurrent neural network (RNN)에서 사용할 수 있게 구성하였다. 2007년부터 202 ... 전체 초록 보기

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