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저자정보
곽연주 (서울시립대학교) 서유진 (서울시립대학교) 한영우 (서울여자대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
832 - 836 (5page)

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머신러닝, 딥러닝 모델을 사용하여 주가 예측 및 주가 분류 예측에 대한 연구들은 꾸준히 진행되고 있다. 주가 예측 모델들은 기본적으로 시계열 특성을 학습하고 이를 기반으로 미래값을 예측하는 구조를 가진다. 금융 시장에서는 매매동향에 따른 불안정성도 있기 때문에 주가 및 시장 예측에 있어 자산 가격, 시장 동향 분석 등도 중요하지만 시장리스크도 고려할 필요가 있다. 본 논문에서는 주가 예측에 있어서 위험관리 기법인 VaR(Value at Risk)가 분류모델(머신러닝의 랜덤포레스트와 XGBoost)과 회귀모델(딥러닝 기반의 lstm)의 성능에 미치는 영향을 연구하였다. 연구 결과 VaR(Value at Risk) 변수를 고려한 분류 모델과 회귀모델 모두 성능이 낮게 나와 VaR은 주가 예측과 별개의 영역인 것으로 판단하였다.
#machine learning #deep learning #Stock prediction #Random Forest #XGBoost #VaR #lstm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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