반응형 [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] 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. 이전 1 다음 반응형
