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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김명진 (서울과학기술대학교) 류지혜 (서울과학기술대학교) 차동호 (KB자산운용) 심민규 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제25권 제4호
발행연도
2020.11
수록면
61 - 75 (15page)

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주식의 가격을 이해하고 예측하기 위해서 활용되는 데이터의 범위는 기존의 정형화된 데이터에서 비정형화된 다양한 종류의 데이터로 확대되고 있다. 본 연구는 SNS에서 수집된 댓글 데이터가 주식의 미래 가격의 변동에 영향을 미치는지를 조사한다. 가장 많은 주식투자자가 참여하는 커뮤니티인 네이버 주식토론방에서 20개 종목에 대한 6개월 간의 댓글 데이터를 수집하여, 이들 데이터가 1시간 후의 가격 변동의 방향과 가격 변동의 폭에 대한 예측력을 가지는지 조사한다. 예측 관계는 LSTM과 CNN등의 딥뉴럴네트워크 기법을 활용하여 모델링 하였다. 20개 종목에 대해 조사하여 13개 종목에서 미래의 주가 이동 방향을 50% 이상의 정확도로 예측할 수 있다는 결과를 얻었고, 16개 종목에서 미래의 주가 변동폭을 50% 이상의 정확도로 예측할 수 있다는 결과를 얻었다. 본 연구는 네이버 주식토론방과 같은 SNS에서 형성된 여론이 주식 종목의 수급에 영향을 주어 가격의 변동 요인으로도 작용할 수 있다는 점을 확인한다.
#고빈도 금융 데이터 #텍스트 마이닝 #감성 분석 #딥뉴럴네트워크 #High-Frequency Financial Data #Text Mining #Sentimental Analysis #Deep Neural Networks

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 선행 연구 논의
3. 데이터와 전처리
4. 모델과 방법론
5. 결과
6. 논의 및 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
이홍주 / 2019 / 한국의 사회적 이슈 도출을 위한 뉴스 빅데이터 분석 연구 / 한국전자거래학회지 24(3):163~182 dbpia 이모세 / 2018 / 효과적인 입력변수 패턴 학습을 위한 시계열 그래프 기반합성곱 신경망 모형: 주식시장 예측에의 응용 / 지능정보연구 24(1):167~181 dbpia 박현정 / 2018 / CNN을 적용한 한국어 상품평 감성분석: 형태소 임베딩을 중심으로 / 지능정보연구 24(2):59~83 dbpia Seo, I. S. / 2014 / A Study on the Suggestion of Domestic Stock Market Analysis Scheme using Big Data / Korean Institute of information technology 2014(5):550~554 google schola 손삼호 / 2009 / 한국 주식시장에서의 선형 자산가격결정모형 검정 / 한국증권학회지 38(4):547~568 dbpia

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