Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2019.10a
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  • Pages.844-847
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  • 2019
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Comparison and Analysis of the Attention Mechanism for Stock Prediction

주가 예측을 위한 어텐션 메커니즘의 비교분석

  • Yu, Yeonguk (Dept of Computer Engineering, Hanbat National University) ;
  • Cheon, Yongsang (Dept of Computer Engineering, Hanbat National University) ;
  • Cho, Min-Hee (Dept of Computer Engineering, Hanbat National University) ;
  • Kim, Yoon-Joong (Dept of Computer Engineering, Hanbat National University)
  • 유연국 (한밭대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 천용상 (한밭대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 조민희 (한밭대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김윤중 (한밭대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2019.10.30
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Abstract

주가 예측은 상업적인 매력 때문에 많은 이목이 끌리는 분야이지만, 주가의 불확실성과 변동성 때문에 주가 예측은 어려운 작업이다. 최근에는 주가 예측 모델에 어텐션 메커니즘을 사용하여 주가 예측에 많은 인자들이 사용되어 생기는 성능 하락 문제를 해결하여 좋은 성능을 보여주는 연구가 존재한다. 본 연구에서는 그 모델 중 하나인 Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network(DARNN)의 어텐션 메커니즘을 변경해가며 어떤 어텐션 메커니즘이 주가 예측에 적합한지를 알아본다. KOSPI100 지수의 예측실험을 통해 location 스코어함수를 사용한 어텐션 메커니즘이 가장 뛰어난 성능을 보여주는 것을 확인하였고, 이는 기존의 스코어함수를 사용한 DARNN에 비해 약 10% 향상된 성능으로 스코어 함수가 모델의 중요한 영향을 끼치는 것을 확인하였다.

Keywords