반응형 비정형, 정형 데이터의 이미지 학습을 활용한 시장 예측 보호되어 있는 글 입니다. 2022. 4. 11. LSTM 실습코드 pdf 2021. 7. 18. [논문 리뷰] Rapidly Generate and Visualize the Digest of Massive Time Series Data 오늘의 논문은 시계열 데이터의 시각화 방법을 찾아보던 중 읽게 된 논문이다. 오래전 읽고 이제야 포스팅을 하게 되었다... 만만하게 읽다 어려워 여러 번 다시 읽었고 포스팅을 하는 지금에서도 이해가 안가는 부분이 많아 참고 논문 등을 찾아 읽어 봐야 할 듯하다. 2017년 IEEE Third International Conference on Big Data Computing Service and Applications에 게재된 "Rapidly Generate and Visualize the Digest of Massive Time Series Data" 은 대량의 시계열 데이터를 요약하여 시각화하였다. Abstract 시계열 데이터는 시간순으로 자주 수집되는 데이터 집합으로, 방대한 양이 관측과 활용에 .. 2020. 8. 28. [논문 리뷰] 뉴스 텍스트 마이닝과 시계열 부석을 이용한 주가예측 2010년에 게시된 논문으로 뉴스 텍스트 마이닝을 수행하여 주가의 호재 악재 여부를 학습하는 연구에 대한 논문 Bag of Words모델과 Naive Bayesian분류기법을 사용 RWT에 대한 반론으로 Martin Webor는 주식시장의 관찰을 통해 주식 시장의 흐름을 파악 가능하다는 연구를 발표 RWT(Random walk theory) - 주가의 변화는 독립적으로 움직인다는 이론 뉴스 데이터를 이용한 예측 방법 뉴스 데이터 수집 뉴스 데이터에 대해 텍스트 마이닝 처리하여 의미있는 문서 내의 feature 추출 해당 뉴스가 주가에 호재인지, 악재인지 분류 분류된 결과를 이용하여 가격 변동추이 예측 뉴스를 이용하여 기존 주가 예측을 시도한 관련연구 비교 제안한 주가예측 알고리즘 뉴스 텍스트의 featu.. 2020. 6. 4. [논문 리뷰] SNS에서 단어 간 유사도 기반 단어의 쾌-불쾌 지수 측정 2013년에 발표된 논문으로 자연어처리를 사용하여 감성 분석을 수행하는 연구논문이다. 기존 긍정, 부정 두 가지로 분류하는 연구는 활발히 진행되어 있었지만 본 논문의 주제는 단어 간 유사도를 기반으로 신규 단어의 쾌-불쾌 지수를 추정하는 방법론을 제안하였다. 전처리 음소만 등장하는 문자열과 보통의 문자열을 각각 분리 ex) - 음소만 등장하는 문자열( ㅋㅋㅋ, ㅎㅎㅎ, ㅠㅠㅠ) 온라인상 사용되는 구어체의 일부 보정 ~당, ~욧, ~넷 ... -> ~다, ~요, ~네 형태소 분석, 문서별 문장 구분 불용어 제거 특수문자 제거 감성단어 사전 구축 명사,동사형용사 어근을 제외한 의미 없는 품사 제거 Feature Selection 단어간 연관성이 유사하다면 쾌-불쾌 지수 또한 유사할 것이라는 가설 가설검증 감.. 2020. 6. 3. [논문 리뷰] OpinionFinder: A system for subjectivity analysis 감정분석을 하기위해 논문을 읽어보던중 OpinionFinder라는 시스템이 계속 거론되어 찾아보게 된 논문이었다. 간단하게 두장으로 끝나는 논문으로 그냥 이런역할을 하는구나 정도로만 가볍게 읽은 논문이었다. 저널 : Proceedings of HLT/EMNLP 2005 Interactive Demonstrations 저자 : TheresaWilson, Paul Hoffmann(펜실베니아 피츠버그 대학교, 지능시스템 프로그램) article history : October 2005 1. Introduction OpinionFinder는 주관성 분석을 수행하여 의견, 감정, 추측 등의 개인 상태를 자동으로 식별하여 텍스트로 표시하는 시스템이다. 주관적인 문장을 식별하고 주관성의 출처(보유자)와 긍정/부정적 .. 2020. 5. 23. [논문 리뷰] Stock Market Trend Prediction with Sentiment Analysis based on LSTM Neural Network 본 논문에서는 시장 예측을 하기 위해 feature선택에 대해 다룬 논문이며 경제 뉴스의 감정 분석을 위해 LSTM을 사용한다. Introduction LSTM과 같은 딥러닝 기술들이 금융분야에서 효과적이며 이는 증명되었다. 이에따라 LSTM신경망에 기반한 주식 시장 예측의 영향요인 분석을 목표로 시장예측에 딥러닝 방법을 사용 feature selection, 경제 뉴스의 감정분석, 신경망 구조에 중점을 둔 논문 background 주식시장 예측은 산업계 학계 등 많은 분야에서 관심을 가지는 기술 신경망, 유전자 알고리즘, svm 등의 알고리즘으로 주가 예측 사용 정확도 향상의 문제점 데이터 noise 데이터 중복성 데이터 노이즈 overfitting 시장 감정 주식시장은 확률론적 분야 - 다양한 측면이.. 2020. 5. 5. [논문 리뷰] CNNpred: CNN-based stock market prediction using a diverse set of variables 이번 논문도 이란에서 쓰인 논문이다. (이란이 시장예측에 관심이 많나보다...) 본 논문은 시장예측에서 중요하게 활용되는 feature extraction을 위해 다양한 시장, 출처의 데이터 모음에 적용 가능한 CNN-based 프레임워크를 제안했다. 세계증시에 대한 설명에 한국의 시장이 잠깐 언급된다....기분이 좋았다....ㅎㅎ 저자 : Ehsan Hoseinzade, Saman Haratizadeh 저널 : Expert Systems With Applications article history : Received 6 September 2018 Introduction 주식시장은 경제성장의 매우 중요한 역할을 수행하기에 시장예측은 매우 중요하다. 대부분의 거래 모듈의 목표는 해당 포트폴리오의 주식 위험.. 2020. 4. 17. [논문 리뷰] Beating Atari with Natural Language Guided Reinforcement Learning https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1174/reports/2762090.pdf 이번 게시글은 논문이 아닌 스탠포드의 자연어처리 기술, 딥러닝 강의인 cs224n의 2017년 spring에 프로젝트에서 1위를 차지한 학생들의 레포트이다. 레포트의 내용은 atari라는 게임에 강화학습, 자연어처리 기술을 활용하여 언어를 활용해 게임을 학습시켰다. 개인적으로 자연어처리를 활용하여 강화학습을 한다는 부분에 재미를 느껴 읽었으며 가볍게 읽기 좋은 수준이었다. Introduction 학습의 3가지 종류 지도학습(Supervised Learning) training data set 에 Label(anwer,action)이 주어진 상태 학습 학습데이터를.. 2020. 4. 13. [논문 리뷰] Sentiment analysis on stock social media for stock price movement prediction 저자 : Ali Derakhshan, Hamid Beigy Sharif Intelligent Systems Laboratory, Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran 이번에 포스팅할 논문은 이란의 수도 테헤란에서 쓰인 2019년에 논문이다. 이전에 포스팅했던 논문들과 유사하게 감정분석을 통해 주식시장을 분석하는 논문이며 이전 논문들과 다른점으로는 여러 사용들의 대조되는 의견들로 인해 분석하기 어려운 의견들에 대해 해결하는 방법을 다루었다. "Sentiment analysis on social media for stock movement prediction" - Nguyen et al(2015)라는.. 2020. 4. 6. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
