메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정지수 (세종대학교) 김청원 (세종대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제4호
발행연도
2022.4
수록면
707 - 716 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.4.707

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
주가 예측을 하기 위해서 실시간으로 시세가 변동하는 주식 시장의 정형 정보만으로는 다양한 요소들과 관련이 있기 때문에 예측하기가 매우 어렵다. 특히 주가 급락의 경우에는 급작스러운 사건의 발생으로 예측하기가 더욱 난해한 분야이다. 우리는 이를 해결하기 위한 방법으로 주가 급락 예측에 정성 정보를 활용하는 방법을 제안한다. 우리는 주가 급락과 관련된 다양한 종류의 공시 문서를 분석하였으며 공시 내용의 텍스트 특징을 추출하였다. 추출한 공시 문서의 텍스트 특징을 기반으로 공시 내용의 긍정, 부정, 중립에 대한 학습 데이터를 만들었다. 그런 다음 금융 도메인을 사전 학습한 주가 급락 모델을 만들었고, 모델 간 비교 분석을 위해 다른 머신러닝 알고리즘을 사용하였다. 급등 모델도 구축함으로써 각각의 성능을 실험 결과로써 제시하였고, 주가 급락이 급등보다 예측 가능성이 있음을 증명하였다. 결과적으로 주가가 공시 문서의 영향을 받음으로써 향후 주가 급락 예측에 도움이 될 수 있음을 확인하였다.
#주가 급락 #공시 분석 #딥러닝 #금융 도메인 ALBERT 모델 #문서 분류 #Stock price crack #Disclouse analysis #Deep learning #Finance domain ALBERT model #Docoument classification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

저전력 코드 생성을 위한 프로세서 파워 시뮬레이터
함헌호 ,  김종학 ,  박찬오 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2011 .04
파이썬 언어 기반의 퀀트 전략 개발 시스템
김상혁 ,  노영준 ,  윤세영 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021 .06
파이썬을 이용한 기업 재무제표 수집 및 데이터베이스 설계 및 구현에 관한 연구
엄태선 ,  유성준 ,  구영현 한국정보과학회 학술발표논문집 2022 .06
투자자별 거래정보와 머신러닝을 활용한 투자전략의 성과
김경목 ,  김선웅 ,  최흥식 지능정보연구 2021 .03
데이터 증강을 이용한 딥러닝 기반 주가 패턴 예측
김영준 ,  김여정 ,  이인선 외 1명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2019 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-004-001314969