뉴스 감성 분석을 이용한 딥러닝 기반 주가 예측에 대한 연구A study on Deep Learning-based Stock Price Prediction using News Sentiment Analysis
- Other Titles
- A study on Deep Learning-based Stock Price Prediction using News Sentiment Analysis
- Authors
- 강두원; 유소엽; 이하영; 정옥란
- Issue Date
- Aug-2022
- Publisher
- 한국컴퓨터정보학회
- Keywords
- Stock Price Forecasting; LSTM; ResNet; Sentiment Analysis; Text Summarization; 주가 예측 모델; LSTM; ResNet; 감정 분석; 텍스트 요약
- Citation
- 한국컴퓨터정보학회논문지, v.27, no.8, pp.31 - 39
- Journal Title
- 한국컴퓨터정보학회논문지
- Volume
- 27
- Number
- 8
- Start Page
- 31
- End Page
- 39
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/85599
- DOI
- 10.9708/jksci.2022.27.08.031
- ISSN
- 1598-849X
- Abstract
- 주가는 거래량, 종가 등과 같은 숫자 기반의 내부적인 요인뿐만 아니라 법, 유행 등 여러 외부요인에 의해 영향을 받는다. 수많은 요인이 주가에 영향을 미치기 때문에 단편적인 주식 데이터만을 이용한 정확한 주가 예측은 매우 어려운 일이다. 특히 기업의 가치는 실제 주식을 거래하는사람들의 인식에 영향을 많이 받기 때문에 특정 기업에 대한 감성 정보가 중요한 요인으로 여겨진다. 본 논문에서는 시간적 특성을 고려한 뉴스 데이터의 감성 분석을 이용한 딥러닝 기반 주가예측 모델을 제안하고자 한다. 주식과 뉴스 데이터, 서로 다른 특성을 가진 2개의 이종 데이터를시간 크기에 따라 통합하여 모델의 입력으로 사용하며, 시간 크기와 감성 지표가 주가 예측에 미치는 영향에 대해 최종적으로 비교 및 분석한다. 또한 우리는 기존 모델과의 비교 실험을 통해제안 모델의 정확성이 개선되었음을 검증한다.
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