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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
원종관 (부산대학교) 홍태호 (부산대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2022년 춘계 공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2022.6
수록면
645 - 652 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

온라인 키워드 검색량과 합성곱 신경망을 이용한 암호화폐 가격 등락 예측
원종관 ,  홍태호 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
온라인 키워드 검색량과 합성곱 신경망을 이용한 암호화폐 가격 등락 예측
원종관 ,  홍태호 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐인 비트코인은 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용했으며, 최근 금융시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용해 예측 모형을 구축했다. 실증 연구에서 기술적 지표(technical indicators)와 "bitcoin"을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터에 딥러닝을 적용해 일주일 후 가격 등락 예측모형을 구축하였고, 그 예측성과를 ANN(Artificial Neural Networks), SVM(Support Vector Machines)을 적용한 모형들과 비교하였다. 분석 결과 LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였고, 같은 예측 기법을 활용했을 때 구글 검색량 변수를 함께 활용한 경우 더 높은 예측성과를 보일 수 있음을 확인했다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있던 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에 높은 예측성과를 인정받고 있는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있으며, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측 성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 프레임워크
4. 실증분석 및 분석결과
5. 결론
6. 참조문헌

참고문헌 (0)

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