$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

주식 가격 변동 예측을 위한 다단계 뉴스 분류시스템
Multi-stage News Classification System for Predicting Stock Price Changes 원문보기

정보관리학회지 = Journal of the Korean society for information management, v.24 no.2 = no.64, 2007년, pp.123 - 141  

백우진 (Dept. of Computer Science, Konkuk University) ,  경명현 (Dept. of Computer Science Konkuk University) ,  민경수 (Dept. of Computer Science Konkuk University) ,  오혜란 (Dept. of Computer Science Konkuk University) ,  임차미 (Dept. of Computer Science Konkuk University) ,  신문선 (Dept. of Computer Science, KonKuk University)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

주시가격을 예측하는 것은 주식 가격 변동에 영향을 미치는 많은 요인과 요인 간의 상호작용에 기인하여 매우 어렵다고 알려져 있다. 이 연구는 어떤 회사에 대한 좋은 기사는 그 회사의 주식가격을 오르도록 영향을 미칠 것이고 나쁜 기사는 그 반대의 작용을 할 것이라는 가정에서 시작했다. 여러 회사들에 대한 기사와 그 회사의 주식가격이 기사가 공개된 후에 어떻게 변했는가에 대한 분석을 통하여 위 가정이 맞는 것을 확인했다. 즉 기사의 내용을 기사에 나온 회사에 대하여 호의적인지 아닌지 신뢰성 있게 분류하는 방법이 있다면 어느 정도의 주식 가격 예측은 가능할 것이다. 많은 기사를 일관적으로 빨리 처리하기 위하여 상장회사에 대한 기사를 자동 분석하는 다단계 뉴스 분류시스템을 개발한 후 성능을 확인하여 자동 시스템이 무작위로 주가 변동을 예측했을 경우보다 높은 정확률을 보이는 것을 확인했다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

It has been known that predicting stock price is very difficult due to a large number of known and unknown factors and their interactions, which could influence the stock price. However, we started with a simple assumption that good news about a particular company will likely to influence its stock ...

주제어

#주식가격 예측   #문서 분류   #자연언어이해   #뉴스기사분석  

참고문헌 (7)

  1. Joo, Eun Sok. 2004. A study on binary classification of news articles for stock price prediction. Master Thesis, Yonsei University. (In Korean) 

  2. KRISTAL Korean Morphological Analyzer 

  3. Lee, Soo Yeon. 2003. A comparative study on stock price prediction using statistical method and artificial intelligence method : KOSPI 200 index and private stock price index. Master Thesis, Yonsei University. (In Korean) 

  4. Knolmayer, Gerhard F. and Marc-Andre Mittermayer. 2006. NewsCATS: A News Categorization and Trading System. Sixth IEEE International Conference on Data Mining (ICDM'06) pp. 1002-1007 

    crossref

  5. Mittermayer, Marc-Andre. 2004. Forecasting Intraday Stock Price Trends wi th Text Mining Techniques. Proceedings of the 37th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS' 04) - Track 3 - Volume 3 

    crossref

  6. Paik, W., Harwell, S., Yilmazel, S., Brown, E., Poulin, M., Dubon, S., & Amice, C. 2001. 'Applying Natural Language Processing Based Metadata Extraction to Automatically Acquire User Preferences.' Proceedings of the First International Conference on Knowledge Capture. Victoria, British Columbia, Canada 

    crossref

  7. Graham-Cumming, John. 2005. 'Naive Bayesian Text Classification: Fast, accurate, and easy to implement.' Dr. Dobb' s Journal 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로