분류 모델링과 클러스터링 결합 방법을 통한 주가 시계열 데이터에서의 상승 추세 패턴 검출 기법

Q: 이 논문에서 정의한 SHAP 표준화란 무엇인가?

SHAP 표준화는 학습된 인공지능 예측 모델을 사용하여 설명 변수와 타겟 변수의 영향을 -1과 1 사이의 값으로 표준화하는 데이터 변환 방법이다. 값이 0에 가까울수록 중요하지 않음을 의미하며, 변수의 긍정적 또는 부정적 영향의 방향성과 크기를 파악할 수 있다.

Q: 분류 모델링과 클러스터링 결합 방법으로 주가 상승 추세 패턴을 어떻게 검출하는가?

연구 결과, 분류 모델로 다음 날 주가 상승 여부를 예측하고, 이 모델을 활용해 SHAP 표준화를 수행하여 데이터의 내재된 패턴을 강조한다. 이후 클러스터링을 통해 주가 상승 종목 비율이 높은 군집을 선택함으로써 상승 추세 패턴을 효과적으로 검출한다.

김은수; 차은지; 임선우; 임소연; 안홍렬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김은수 (수원대학교) 차은지 (수원대학교) 임선우 (수원대학교) 임소연 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

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

발행연도: 2022.12

수록면: 1,558 - 1,560 (3page)

이용수

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주가 빅데이터는 수 년 동안 수 천 개 종목의 가격 변화를 기록한 패널 시계열 데이터로, 시계열 분야에서 연구적으로 중요한 가치를 가지는 빅데이터이다. 본 연구에서는 일 단위 주가 데이터에서 다음 날 종가의 상승 여부를 예측하는 분류 모델을 만들고, 이 분류 모델을 사용하여 SHAP 데이터 표준화를 실시하고, 클러스터링하여 주가 상승 종목이 높은 비율로 포함된 상승 패턴형 군집을 ... 전체 초록 보기

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