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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kyun Sun Eo (Sungkyunkwan University) Kun Chang Lee (Sungkyunkwan University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제22권 제11호(통권 제164호)
발행연도
2017.11
수록면
111 - 116 (6page)

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This paper proposes a data mining approach to predicting stock price direction. Stock market fluctuates due to many factors. Therefore, predicting stock price direction has become an important issue in the field of stock market analysis. However, in literature, there are few studies applying data mining approaches to predicting the stock price direction. To contribute to literature, this paper proposes comparing single classifiers and ensemble classifiers. Single classifiers include logistic regression, decision tree, neural network, and support vector machine. Ensemble classifiers we consider are adaboost, random forest, bagging, stacking, and vote. For the sake of experiments, we garnered dataset from Korea Stock Exchange (KRX) ranging from 2008 to 2015. Data mining experiments using WEKA revealed that random forest, one of ensemble classifiers, shows best results in terms of metrics such as AUC (area under the ROC curve) and accuracy.
#Stock price direction prediction #Data Mining #Feature selection #Single classifiers #Ensemble classifiers

목차

Abstract
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Results
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
L. P. Ni / 2011 / Stock trend prediction based on fractal feature selection and support vector machine / Expert Systems with Applications 38(5):5569~5576 google schola B. G. Malkiel / 1970 / Efficient capital markets: A review of theory and empirical work / The Journal of Finance 25(2):383~417 google schola Y. Kara / 2011 / Predicting direction of stock price index movement using artificial neural networks and support vector machines: The sample of the Istanbul Stock Exchange / Expert systems with Applications 38(5):5311~5319 google schola D. L. Olson / 2012 / Comparative analysis of data mining methods for bankruptcy prediction / Decision Support Systems 52(2):464~473 google schola 배은찬 / 2016 / 앙상블 데이터마이닝 기법을 이용한 주식유동성 예측성과에 관한 실증연구 / 한국컴퓨터정보학회논문지 21(6):9~19 google schola

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