양방향 LSTM 순환신경망 기반 주가예측모델

주일택; 최승호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 주일택 (동신대학교) 최승호 (동신대학교)

저널정보: 한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제11권 제2호

발행연도: 2018.4

수록면: 204 - 208 (5page)

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본 논문에서는 시계열 데이터인 주가의 변동 패턴을 학습하고, 주가 가격을 예측하기 적합한 주가 예측 딥러닝 모델을 제시하고 평가하였다. 일반신경망에 시계열 개념이 추가되어 은닉계층에 이전 정보를 기억시킬 수 있는 순환신경망이 시계열 데이터인 주가 예측 모델로 적합하다. 순환신경망에서 나타나는 기울기 소멸문제를 해결하며, 장기의존성을 유지하기 위하여, 순환신경망의 내부에 작은 메모리를 가진 LSTM을 사용한다. 또한, 순환신경망의 시계열 데이터의 직전 패턴 기반으로만 학습하는 경향을 보이는 한계를 해결하기 위하여, 데이터의 흐름의 역방향에 은닉계층이 추가되는 양방향 LSTM 순환신경망을 이용하여 주가예측 모델을 구현하였다. 실험에서는 제시된 주가 예측 모델에 텐서플로우를 이용하여 주가와 거래량을 입력값으로 학습을 하였다. 주가예측의 성능을 평가하기 위해서, 실제 주가와 예측된 주가 간의 평균 제곱근 오차를 구하였다. 실험결과로는 단방향 LSTM 순환신경망보다, 양방향 LSTM 순환신경망을 이용한 주가예측 모델이 더 작은 오차가 발생하여 주가 예측 정확성이 향상되었다.

#Bidirectional #Deep learning #LSTM #Long Short-Term Memory #Prediction #Recurrent Neural Network(RNN) #Stock Price

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[학술지(정기간행물)] - Robert Engle / 2001 / GARCH 101: The use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics / Journal of Economic Perspectives 15 (4) : 157 ~ 168

[학술대회논문] - V. K. Menon / 2016 / Bulk price forecasting using spark over NSE data set / International Conference on Data Mining and Big Data : 137 ~ 146

[학술지(정기간행물)] - K. Chakraborty / 1992 / Forecasting the Behavior of Multivariate Time Series using Neural Network / Neural Networks 5 : 961 ~ 970

[학술대회논문] - J. Roman / 1996 / Backpropagation and recurrent neural networks in financial analysis of multiple stock market returns' / System Sciences, Proceedings of the Twenty-Ninth Hawaii International Conference on 2 : 454 ~ 460

[학술지(정기간행물)] - E. W. Saad / 1998 / Comparative study of stock trend prediction using time delay, recurrent and probabilistic neural networks / IEEE Transactions on Neural Networks 9 (6) : 1456 ~ 1470

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