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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 안재준
- 발행연도
- 2024
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수26
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최근 주식시장의 복잡성을 고려하기 위해 기술적 지표 및 거시경제 지표, 뉴스 정보를 이용한 감성분석 등을 이용한 연구가 주를 이루고 있지만 이를 통합적으로 반영한 연구가 미비한 실정이다. 또한 기존 연구들은 단순히 주가에 영향을 미친다고 알려진 요인들을 사용하여 예측 모형을 제시하는 것에 그쳤다. 본 연구에서는 뉴스 데이터로부터 감성 지표를 생성하여 코스피 지수 예측 정확도 향상에 유의미한 영향을 미치는지 확인하였다. 더불어 거시경제 지표 및 기술적 지표와 감성 지표의 효과적 조합을 이용한 인공신경망 예측 모델을 제시하였다. 감성 지표는 최신 자연어 처리 기법인 BERT를 사용하여 날짜별 감성 지표를 산출하였고, 지표 조합은 그래인저 인과관계 검정 결과를 기반으로 생성하였다. 이후, 생성한 지표 조합들의 과거 5일간의 값을 사용하여 다음 날 코스피 지수를 예측하는 인공신경망 모델인 LSTM과 BiLSTM을 구축하고 ARIMA 모형과 성능을 비교하였다. 실험 결과, 그래인저 인과관계 검정 결과 기반에 감성 지표가 포함된 지표 조합이 가장 높은 예측 성능이 도출되었다. 또한 ARIMA의 경우 LSTM과 BiLSTM에 비해 월등히 낮은 성능을 보였고, LSTM 대비 BiLSTM 예측 오차 감소율은 모든 지표 조합에서 30%가 넘는 것으로 나타났다. 향후 본 연구에서 제안한 감성 지표를 이용한 지표 조합법과 BiLSTM을 결합한 예측 기법이 다양한 시계열 예측 연구에 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 기대된다.
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