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주가를 예측하는 방법은 여러 가지가 있다. 본 논문은 LSTM(Long Short-Term Memory) 인공신경망을 통해 주가예측이 가능한가를 분석한다. 우선 상하이선 전 300주식 중 각 기업의 재무지표 중 9개 재무지표를 선정하고 4개의 요인(지 급능력, 성장능력, 시장가치, 수익성)을 선정하여 인자분석을 진행하고, 순위를 매긴 후 각 인자 점수가 가장 높은 5개 주식을 LSTM 인공신경네트워크에 전달 하여 적용한 다음 마지막으로 적합도가 가장 높은 5개 주식에 대해 백테스팅을 진행한다. 백테스팅는 LSTM을 중심으로 현재 주식의 다음 날 상황을 예측한다. 이런전략을통해그중가장높은주식수익률은20.9%였고, 나머지주식수 익률은 모두 주식의 수익률이 CSI 300 기준의 수익률보다 높으며, 이와 같은 결과는 LSTM 인공신경망이 주가 예측에서 유의미함을 가지고 있음을 검증하 고 있다.
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Han Shanjie / 2018 / Design and implementation of deep learning model for stock forecasting based on TensorFlow / Computer Applications and Software 35(6):267~271
Hochreiter, S. / 1997 / Long short-term memory / Neural Computation 9(8):1735~1780
Kingma, D. / 2014 / Adam: A method for stochastic optimization / arXiv preprint arXiv:1412.6980
Li Junyan / 2006 / Building the financial appraisal system of listed companies based on factor analysis / Journal of Yunnan Finance ＆ Economics University 21(5):80~82
Liu Xinyong / 1998 / Stock Market Prediction Based on Neural Networks / Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Nankaiensis 31(3):39~44
Hochreiter, S. / 1997 / Long short-term memory / Neural Computation 9(8):1735~1780
Kingma, D. / 2014 / Adam: A method for stochastic optimization / arXiv preprint arXiv:1412.6980
Li Junyan / 2006 / Building the financial appraisal system of listed companies based on factor analysis / Journal of Yunnan Finance ＆ Economics University 21(5):80~82
Liu Xinyong / 1998 / Stock Market Prediction Based on Neural Networks / Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Nankaiensis 31(3):39~44
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