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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이홍철
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수15
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주가지수는 한 국가의 경제 지표 뿐만 아니라 투자판단의 지표로도 활용되므로 이를 예측하는 연구가 지속해서 진행되고 있다. 주가지수 예측을 하는 작업은 기술적, 경제적 및 심리적 요인 등이 반영된 것으로 예측의 정확도를 위해서는 복합적 요인을 고려해야 한다. 따라서 지수의 변동에 영향을 미치는 요인들을 선별하여 반영한 주가지수 예측모델연구가 필요하다. 이와 관련한 기존 연구에서는 시장의 변동을 만들어 내는 뉴스 정보 또는 거시 경제 지표를 각각 이용하거나, 몇 가지의 지표 조합만을 반영한 예측 연구가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 미국 다우존스지수 예측을 위해 뉴스 정보의 감성 분석과 다양한 거시경제지표를 고려하여 효과적인 지표 조합을 제시하고자 한다. 뉴스 정보의 감성 분석은 최신 자연어 처리 기법인 BERT와 NLTK VADER를 사용하고, 예측 모델은 주가예측모델로 적합하다고 알려진 딥러닝 예측모델 LSTM을 적용하여 가장 효과적인 지표 조합을 제시했다.
목차
국문 요약 i표 목 차 iii그 림 목 차 iv제 1 장 : 서론 - 1 -제 2 장 : 선행 연구 - 5 -2.1. Stock prediction using Sentiment analysis - 5 -2.2. Stock prediction model - 8 -제 3 장 : Data - 11 -3.1. Dow Jones Index - 11 -3.2. News Data - 13 -3.3. Macroeconomic Data - 14 -제 4 장 : 연구 방법 - 15 -4.1 방법론(Methods) - 16 -4.2 뉴스 분석(News Analysis) - 17 -4.3 예측 모델(Prediction model based on Deep learning) - 18 -제 5 장 : 실험 결과 - 21 -참고문헌 - 25 -
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