Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)
- 2010.06c
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- Pages.364-369
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- 2010
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- 1598-5164(pISSN)
Stock Prediction Using News Text Mining and Time Series Analysis
뉴스 텍스트 마이닝과 시계열 분석을 이용한 주가예측
- Ahn, Sung-Won (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
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Cho, Sung-Bae
(Dept. of Computer Science, Yonsei University)
- Published : 2010.06.30
Abstract
본 논문에서는 뉴스 텍스트 마이닝을 수행하여 2005년 1월부터 2008년 12월까지 4년 간의 뉴스 데이터에 대해 주가에 호재인지 악재인지 여부에 대해 학습을 하고, 이를 근거로 신규 발행된 뉴스가 주가 상승 또는 하락에 영향을 미치는지를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 뉴스 텍스트 마이닝을 위해 변형된 Bag of Words 모델과 Naive Bayesian 분류기법을 사용하였으며, 특히 주가 예측에 있어서 뉴스 마이닝에만 의존하던 기존의 관련 연구와는 달리 예측의 정확성을 높이기 위해 주가의 시계열 데이터 분석기법인 RSI를 추가로 작용하였다. 2009년 11월부터 2010년 2월까지 4개월간 42,355건의 뉴스 데이터에 대해 실험한 결과, 기존 연구 대비 의미 있는 결과인 55.01%의 예측성공률을 얻었다.
Keywords