신경망을 사용한 매도/매수 주식 종목 선정

주가는 시계일 데이터의 일종으로 많은 변수들이 주가의 변동에 영향을 미친다. 그러나 몇 개의 어떠한 변수가, 어떻게 영향을 미치는 지 정확히 알려져 있지 않다. 그렇기 때문에 주가를 예측하는 것은 쉽지 않으며 단지 등락을 예측하는 것 조차도 쉽지 않다. 본 논문에서는 주가를 신호와 잡음이 혼합된 것으로 가정하고 그 특성을 고려하여, 전 종목에 대한 등락을 예측하지 않고, 예측율이 높은 종목을 선정하는 것을 목표로 하였다. MLP를 BP로 학습시켰으면 입력으로는 28개의 주가분석 지표값이 사용되었다. 여러 예측 기간으로 실험하였으며, 예측기간이 60일일 때 77.1%의 예측율을 보였고 선정된 종목의 등락 예측율은 88%였다.