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학위논문 상세정보

주식시세 예측을 위한 딥러닝 최적화 방법 연구


정욱 (경희대학교 대학원 소프트웨어융합학과 국내석사)
초록

본 연구에서는 딥러닝을 이용한 주가 예측 정확도를 높이기 위한 방법을 제시한다. 해당 주가 예측 플랫폼은 증권사 시스템 연계를 통한 주식시세 수집 및 예측 모델의 생성 및 하이퍼 -파라미터 최적화를 통한 Model튜닝 및 관련 거래 시간 피쳐의 제공을 추가하여 주가 예측치의 보다 높은 예측 정확도를 제공 한다. 주가 예측에 사용 되는 알고리즘은 순차적인 입력 데이터로 부터 이후의 데이터를 예측하는 순환 신경망(RNN : Recurrent Neural Network)을 사용한다. 순환 신경망은 기본적으로 일련의 순차적인 데이터를 학습...

저자 정욱
학위수여기관 경희대학교 대학원
학위구분 국내석사
학과 소프트웨어융합학과
지도교수 이영구
발행년도 2018
총페이지 54 p.
언어 kor
원문 URL http://www.riss.kr/link?id=T14699312&outLink=K
정보원 한국교육학술정보원

DOI 인용 스타일

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