지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.5
- 수록면
- 387 - 393 (7page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
본 논문에서는 개별 주식 수익률 예측을 위한 감성 사전을 구축하고 이를 이용하여 학습 및 예측하는 주식 수익률 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 2011년부터 2013년 9월까지 웹 사에 게재된 KOSPI 시가총액 상위 10개 종목의 뉴스 데이터를 이용하여 설계되었다. 데이터 중 2011년부터 2012년 까지 게재된 데이터는 감성사전 구축에 활용되었으며 2013년 이후의 데이터는 학습 및 테스트에 활용되었다. 제안하는 모델은 4가지의 주요한 단계를 거쳐 일별 방향성 예측 점수를 제시한다. 첫 단계에서는 전체 기간 동안 발생한 뉴스를 자동으로 수집하고 분석 가능한 형태로 전환시키며 두 번째 단계에서는 이 중 일부를 이용하여 종목별 감성사전을 구축한다. 이 때 각 단어에는 고유한 감성 점수가 주어지게 된다. 세 번째 단계에서는 감성사전의 점수를 이용하여 일별 오피니언 점수를 구하며 마지막 단계에서는 훈련 집합을 이용하여 테스트 집합의 오피티언 점수를 표준화 한다. 표준화 된 오피니언 점수는 그 자체가 향후 주가의 방향성 예측 값이며, 이 때 중립의견을 고려하기 위해 다양한 임계 값을 적용하게 된다. 본 연구에서는 0.0, ±0.5, ±1.0의 세 가지 임계 값을 적용하여 결과를 비교하였으며, 그 결가 임계 값 ±0.5에서 정확도 55.21%, 표준편차 8.07%로 가장 좋은 성과를 보였다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 주식 수익률 예측 방안
4. 실험 수행
5. 실험 결과
6. 논의 사항
7. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
온라인상의 뉴스 감성분석을 활용한 개별 주가 예측에 관한 연구
정지선
,
김동성
,
김종우
한국지능정보시스템학회 학술대회논문집
2015
.05
뉴스 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 통한 매체별 주가상승 예측정확도 비교 연구
천세원
,
김유신
,
정승렬
한국지능정보시스템학회 학술대회논문집
2013
.06
뉴스 텍스트 마이닝과 시계열 분석을 이용한 주가예측
안성원
,
조성배
한국정보과학회 학술발표논문집
2010
.06
웹 뉴스 텍스트 마이닝을 이용한 주가 등락 예측
최일지
,
구평회
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2014
.05
주식 포트폴리오 추천을 위한 주식 시장 네트워크 분석
이윤정
,
우균
한국콘텐츠학회논문지
2013
.11
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-003-001367879