통합 종목 주가 예측을 위한 시계열 스케일러 비교

Q: 이 논문에서 정의한 주가 스케일러란 무엇인가?

서로 다른 종목 간에 존재하는 주가 스케일의 차이를 해소하기 위해 주가 데이터를 특정 범위로 표준화하는 방법 또는 함수를 의미한다. 이는 통합 종목 주가 데이터셋을 활용할 때 데이터의 일관성을 확보하여 예측 모델의 성능을 높이는 역할을 수행한다.

Q: 통합 종목 주가 예측 시 가장 효과적인 스케일링 방법은 무엇인가?

연구 결과, 각 날짜의 전날 종가로 주가를 나누어 변화율을 계산하는 DIV-EACH-CLOSE 스케일러가 가장 우수한 예측 정확도를 보였다. 결론적으로 해당 방법은 MinMax 스케일링보다 성능이 뛰어나며 실제 모의 투자 수익률에서도 가장 높은 누적 수익률을 기록하였다.

정인호; 이하늘; 김민주; 안홍렬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 정인호 (수원대학교) 이하늘 (수원대학교) 김민주 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 1,961 - 1,963 (3page)

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최근 주가 빅데이터에 인공지능 방법을 적용하여 주가를 예측하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 10일간의 시계열 주가 데이터로부터 다음 날의 종가를 예측하는 인공지능 예측에서 서로 다른 종목들의 주가 데이터 스케일을 통일된 스케일로 표준화하는 통합 종목 시계열 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001543291

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