XGBoost 모형을 활용한 코스피 200 주가지수 등락 예측에 관한 연구A study on KOSPI 200 direction forecasting using XGBoost model
- Other Titles
- A study on KOSPI 200 direction forecasting using XGBoost model
- Authors
- 하대우; 김영민; 안재준
- Issue Date
- 2019
- Publisher
- 한국데이터정보과학회
- Keywords
- Autoregressive model; LSTM neural network; machine learning; Stock price prediction; XGBoost model; 기계학습; 자기회귀모형; 주가예측; LSTM 신경망; XGBoost 모델
- Citation
- 한국데이터정보과학회지, v.30, no.3, pp.655 - 669
- Journal Title
- 한국데이터정보과학회지
- Volume
- 30
- Number
- 3
- Start Page
- 655
- End Page
- 669
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/sch/handle/2021.sw.sch/5170
- ISSN
- 1598-9402
- Abstract
- 주식시장은 자본주의 경제 체제를 나타내는 대표적인 시장으로써 금융시장에서 중요한 경제적 기능을 수행한다. 또한, 주식시장은 기업뿐만 아니라 개인 투자자들에게 자본을 획득할 수 있는 유용한 수단으로 여겨지고 있다. 이러한 인식 속에서 주가의 흐름을 정확하게 예측하는 것은 현재까지도 중요한 연구 과제로 남아있다. 최근 기계학습을 활용한 주가예측에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 있는 가운데, 본 연구에서는 다양한 분야에서 우수성을 입증하고 있는 XGBoost (extreme gradient boosting) 모델을 주가 등락 예측에 활용하고자 한다. XGBoost 모델의 유용성을 입증하기 위해 시계열 데이터 분석에 강점을 가지고 있다고 알려진 LSTM (long-short term memory) 신경망과 전통적으로 가장 널리 사용되었던 시계열 분석 기법인 자기회귀모형의 예측 결과들을 비교 및 분석하였다. 실증분석 결과 주가등락 예측에 있어서 XGBoost 모델의 유용성을 확인할 수 있다.
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
- Appears in
Collections - SCH Media Labs > Department of Big Data Engineering > 1. Journal Articles
![qrcode](https://api.qrserver.com/v1/create-qr-code/?size=55x55&data=https://scholarworks.bwise.kr/sch/handle/2021.sw.sch/5170)
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.