해외지수와 투자자별 매매 동향에 따른 딥러닝 기반 주가 등락 예측

Deep Learning-Based Stock Fluctuation Prediction According to Overseas Indices and Trading Trend by Investors

초록

주가 예측은 경제, 통계, 컴퓨터 공학 등 여러 분야에서 연구되는 주제이며, 특히 최근에는 기본적 지표나 기술적 지표 등 다양한 지표로부터인공지능 모델을 학습하여 주가의 변동을 예측하는 연구들이 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 S&P500 등의 해외지수, 과거 KOSPI 지수, 그리고KOSPI 투자자별 매매 동향으로부터 KOSPI의 등락을 예측하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안 모델은 주가 등락 예측을 위하여 비지도 학습 방법인적층 오토인코더를 이용하여 잠재변수를 추출하고, 추출된 잠재변수로부터 시계열 데이터 학습에 적합한 LSTM 모델로 학습하여 당일 시가 대비종가의 등락을 예측하며, 예측된 값을 기반으로 매수 또는 매도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 모델과 비교 모델들의 수익률 및 예측 정확도를비교한 결과 제안 모델이 비교 모델들 보다 우수한 성능을 보였다.

키워드

주가 등락 예측딥러닝해외 지수투자자별 매매 동향Stock Price Fluctuation PredictionDeep LearningOverseas IndicesTrading Trends by Investor
제목
해외지수와 투자자별 매매 동향에 따른 딥러닝 기반 주가 등락 예측
제목 (타언어)
Deep Learning-Based Stock Fluctuation Prediction According to Overseas Indices and Trading Trend by Investors
저자
김태승이수원
발행일
2021-09
저널명
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
10
9
페이지
367 ~ 374