XGBoost 모형을 활용한 코스피 200 주가지수 등락 예측에 관한 연구

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.