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자료유형
학술저널
저자정보
Nguyen-Thi, Thu (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Ulsan) Yoon, Seokhoon (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Ulsan)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제8권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
132 - 139 (8page)

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We address the problem about forecasting the direction of stock price movement in the Korea market. Recently, the deep neural network is popularly applied in this area of research. In deep neural network systems, proper parameter initialization reduces training time and improves the performance of the model. Therefore, in our study, we propose a novel parameter initialization technique and apply this technique for the stock price movement prediction model. Specifically, we design a framework which consists of two models: a base model and a main prediction model. The base model constructed with LSTM is trained by using the large data which is generated by a large amount of the stock data to achieve optimal parameters. The main prediction model with the same architecture as the base model uses the optimal parameter initialization. Thus, the main prediction model is trained by only using the data of the given stock. Moreover, the stock price movements can be affected by other related information in the stock market. For this reason, we conducted our research with two types of inputs. The first type is the stock features, and the second type is a combination of the stock features and the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) features. Empirical results conducted on the top five stocks in the KOSPI list in terms of market capitalization indicate that our approaches achieve better predictive accuracy and F1-score comparing to other baseline models.
#Stock price movements #Long short-term memory #Parameter initialization

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