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학술대회자료
저자정보
김명종 (부산대학교) 권성훈 (부산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
299 - 302 (4page)

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KOSPI 등 주가지수를 머신러닝과 딥러닝을 통해 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있지만, 데이터의 노이즈로 인해 모델의 예측이 전날의 주가를 따라가는 후행성 문제가 있다. 따라서, 본 연구는 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용한 주가 예측에 디노이징 필터 중 하나인 가우시안 필터(Gaussian Filter)를 활용하여 후행성 문제를 해결하려 한다. 가우시안 필터는 값이 위치한 거리에 따라 가중치를 부여하여 효과적으로 노이즈를 제거한다는 장점이 있다. 뉴스 키워드의 추출과 감성분석을 통해 감성지수(Sentiment Index)를 산출하고 코스피 지수의 기술적 분석을 통해 기술지수(Technical Index)를 산출하여 모델에 추가하여 주가 예측을 진행한 결과, 후행성 문제가 크게 개선됨에 동시에 모델의 예측 성능이 향상된 결과가 도출되었다.
#Recurrent Neural Network #sentiment index #technical index #gaussian filter #KOSPI index

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 학습알고리즘
Ⅲ. 연구 방법론
Ⅲ. 연구 결과
참고문헌

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