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주식 예측의 정확도를 높이 기 위해 주식 예측 영역에 여러 방법이 나타나며, 전통적인 예측 방법은 회사 재무 등 데이터로 주식을 예측한다. 데이터 정보 수집 과정이 시간 걸리며 주가예측에 큰 영향 미치는 데이터 가 알 수 없는 단 점 이 있다. 주식에 수치형 데이터로 예측하면 난이도를 올리는 동시에 정확도가 높일 수 없는 어려움을 겪고 있다. 주식 이미지 차트로 CNN 통해 주가를 예측하는 방법은 회사 뉴스 이미지 정보 달린 주식 차트를 INPUT 데이터이며, 이를 통해 주식 차트 이미지뿐만 아니라 뉴스 이미지에 포함하는 정보를 CNN 통해 주가를 예측하는 모델을 개발하고자 한다.
이에 본 연구의 목적은 특정 기업의 신문 기사에 포함된 이미지와 그 기업의 주가 차트 이미지를 복합하여 주가를 예측하는 딥러닝 방법을 제안하는 것이다. 이는 투자자들이 기업 뉴스 중에 부정적인 혹은 좋은 소식을 접했을 때 주가 변동성에 영향을 미친다는 Chan의 연구에 근거한다. 이를 위해 중국내 상장 기업을 선정하고 해당 기업의 월별 주가 이미지를 전처리하여 ...
저자 | CHIMINGYUAN |
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학위수여기관 | 경희대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 경영학과 |
지도교수 | 권오병 |
발행연도 | 2022 |
총페이지 | iv, 47 p. |
키워드 | 딥러닝,주가예측,CNN,듀얼 이미지 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16078049&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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