주가 예측 모델에서의 분할 예측을 통한 성능향상 탐구

여태건우; 유도희; 남정원; 오하영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 여태건우 (한국디지털미디어고등학교) 유도희 (한국디지털미디어고등학교) 남정원 (한국디지털미디어고등학교) 오하영 (성균관대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제4호

발행연도: 2022.4

수록면: 503 - 509 (7page)

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본 논문의 연구 취지는 예측하고자 하는 다음 날과 이전 날의 시가 사이 변동률을 예측값으로 두고 시가를 예측하는 기존 논문들과는 다르게 예측하고자 하는 다음날의 주가 순위를 일정한 간격으로 분할하여 생성된 각 구간마다의 시가 변동률을 예측값으로 하는 모델을 통하여 최종적인 다음날의 시가 변동률을 예측하는 새로운 시계열 데이터 예측 방식을 제안하고자 한다. 예측값의 세분화 정도와 입력 데이터의 종류에 따른 모델의 성능 변화를 분석했으며 연구 결과 예측값의 세분화 정도에 따른 모델의 예측값과 실제값의 차이가 예측값의 세분화 개수가 3일 때 큰 폭으로 감소한다는 사실도 도출해 낼 수 있었다.

#기계 학습 #오토인코더 #주식 #하이퍼파라미터 #Machine learning #AutoEncoder #DNN #Stock #HyperParameter

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B. Li and S. Kim "LSTM artificial neural network prediction of stock prices in China," Journal of Northeast Asian Studies, vol. 32, no. 2, pp. 61-84, 2020.

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Y. Oh and Y. Kim, "A Two-Phase Hybrid Stock Price Forecasting Model: Cointegration Tests and Artificial Neural Networks," The KIPS Transactions:PartB, vol. 14B, no. 7, pp. 531-540, Dec. 2007.

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