사례기반학습을 이용한 주식 데이터 예측 방법

Stock Prediction Method using Case-based Learning

현재 국내에선 많은 수의 사람들이 주식관련업계에 종사하고 있으며 주식관련 정보와 관련 산업은 점점 발전해 가고 있다. 따라서, 주식을 예측하는 프로그램이 많이 나왔으며, 또한 정확한 수치화를 통해 주식을 예측하고자 하는 노력들이 더해지고 있다. 그러나 주식예측 결과는 아직 불안정하고, 근거가 없는 것이 현실이다. 본 논문에서는 방대한 량의 주식 데이터를 가지고, 주식의 변동 폭에 많은 영향을 끼치는 항목들을 조사하고, 가중치를 구하고자 한다. 이는 기존에 주식에 관련된 수치와 종목별의 분류와 다른 방법이다. 실험결과에 따른 체계적인 주식 데이터의 객관성 있는 분류를 제시하고자 한다.

In recent years, a number of people are going more and more to develope and engage in stock and equity-related information and related industry. a lot of stock expection programs came out, but they are still unstable, especially predictions methods and reality is unfounded. In this paper, we have vast amounts of stock data, shares many of the changes affecting the width of the survey items, and should seek the weights. This is related to existing stock levels and categories and is another way. Results based on a systematic classification of the stock data that would like to introduce objectivity