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온라인 뉴스와 기술적 지표를 이용한 테마주 등락 예측

Price Fluctuation Prediction for Theme Stocks Using Online News and Technical Indicators

상세내역
저자 박덕영, 이기훈
소속 및 직함 광운대학교 컴퓨터정보공학부
발행기관 한국정보과학회
학술지 데이타베이스연구
권호사항 35(3)
수록페이지 범위 및 쪽수 66-76
발행 시기 2019년
키워드 #테마주   #주가예측   #딥러닝   #GRU   #XGBoost   #박덕영   #이기훈
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초록
특정 주제의 뉴스에 의해 주가가 영향을 받는 기업군을 테마주라고 한다. 최근 온라인 뉴스와 기술적 지표를 활용한 주가예측이 연구되고 있지만, 투자 위험이 큰 테마주에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 감성 지표와 기술적 지표를 이용하여 테마주에 대해 주가 등락을 예측하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 Gated Recurrent Unit (GRU)를 사용해 뉴스로부터 감성지표를 계산하고, 감성지표와 기술적 지표를 바탕으로 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)을 통해 주가 등락을 예측한다. 북한 테마에 속하는 10개 기업을 이용하여 실험한 결과, 제안한 모델이 최신연구의 모델보다 평균 정확도가 최대 19.0%P 더 높았다.
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