반응형 [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] Stock Market Prediction A Big Data Approach Girija V Attigeri , Manohara Pai M M, Radhika M Pai, Aparna Nayak Manipal Institute of Technology, Manipal- 576104, India 본 논문은 2015년 IEEE의 빅데이터를 활용해 주식시장을 예측하고자 하는 논문이다. 1. Introduction 주식 시장엔 Random walk theory라는 이론이 있다 주가는 랜덤하게 움직임 주가는 이미 반영될 수 있는 정보가 모두 반영됨 미래 주가는 랜덤하게 형성 투자자는 최대한 많은 양의 종목을 분산하여 장기간에 걸쳐 투자요망 이라는 이론이다. Random walk theory에 따르면 주가변동은 동일한 분포를 가지며 서로 독립하기 때문에 과거 주가, 시장의 움직임을 이용한 .. 2020. 2. 18. 이전 1 다음 반응형
