최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.8, 2020년, pp.572 - 578
전민종 (한양대학교 정보시스템학과) , 이욱 (한양대학교 정보시스템학과)
The stock market is affected by unexpected factors, such as politics, society, and natural disasters, as well as by corporate performance and economic conditions. In recent days, artificial intelligence has become popular, and many researchers have tried to conduct experiments with that. Our study p...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
NARX의 역할은 무엇인가? | NARX는 재순환적 동적 신경망으로 네트워크의 여러 층을 둘러싸고 있는 피드백을 연결한다. NARX는 시계열 기반 데이터를 예측하는 데 있어서 다른 순환형 구조보다 적합하다[6]. | |
주식 예측이 불확실성이 큰 이유는? | 하지만 주식 예측은 많은 잡음, 비선형성, 비정상성 등의 특성으로 인해 불확실성이 크다[3]. 이를 해결하기 위해 머신러닝을 활용하여 주가를 예측하는 연구가 진행되었다. | |
본 문에서는 딥러닝의 NARX 모델을 활용하여 종가를 예측하는 모델을 설계하였는데 이를 위해 어떤 절차로 연구하였는가? | 이를 위해서 두 가지 절차로 연구를 진행한다. 첫 번째로, 데이터들을 다양하게 조합한다. 이를 사용하여 입력데이터로 종가만 사용했을 때 보다 오차 값이 얼마나 낮아지는지 확인하여, 주가에 가장 영향을 많이 미치는 요소를 제안한다. 두 번째로, 은닉층(Hidden Layer) 내의 뉴런 수와 지연 시간(Delay Time)을 조절하면서 NARX 모델을 활용한 주가 예측에 맞는 최적의 설정값을 제시한다. |
Ji Hye Son, "Number of active stock accounts are about 30 millions", UPI news, Available From: https://upinews.kr/newsView/upi202001200035 (accessed March, 24, 2020)
Tae Ki Won, "KB Stock launches non face-to-face service 'Open Trade'", Joseilbo, Available From : http://m.joseilbo.com/news/view.htm?newsid391680 #_enliple (accessed March 23, 2020)
J. Y. Heo, J. Y. Yang, "SVM based Stock Price Forecasting Using Financial Statements", KISE Transactions on Computing Practices, Vol. 21, No. 3, pp. 167-172, 2015. DOI: https://dx.doi.org/10.5626/KTCP.2015.21.3.167
D. H. Shin, K. H. Choi, C. B. Kim, "Deep Learning Model for Prediction Rate Improvement of Stock Price Using RNN and LSTM", The Journal of Korean Institute of Information Technology , Vol. 15, No. 10, pp. 9-16, 2017. DOI: https://doi.org/10.14801/jkiit.2017.15.10.9
H. M. Jeong, J. H. Park, "Short-term Electric Load Forecsting in Winter and Summer Seasons using Narx Nueral Network", The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers , Vol. 66, No. 7, pp. 1001-1006, 2017. DOI: https://doi.org/10.5370/KIEE.2017.66.7.1001
Z. Boussada, O. Curea, A. Remaci, H. Camblong, N. M. Bellaaj, "A Nonlinear Auto Regressive Exogenous (NARX) Neural Network Model for th Prediction of the Daily Direct Solar Radiation", Energies , Vol. 11, No. 3, 2018. DOI: https://doi.org/10.3390/en11030620
H. Y. Shen, L. C. Chang, "Online Multistep-ahead Inundation Depth Forecasts by Recurrent NARX Networks", Hydrol Earth Syst. Sci , 17 pp. 935-945, 2013. DOI: https://doi.org/10.5194/hess-17-935-2013
Y. J. Song, J. W. Lee, J. W. Lee, "A Design and Implementation of Deep Learning Model for Stock Prediction using Tensorflow", The Korean Institute of Information Scientists and Engineers , KIISE Transactions on Computing Practices , Jeju, Korea, Vol. 2017, No. 66, pp. 799-801, 2017. DOI: https://doi.org/10.5626/KTCP.2017.23.11.625
B. K. Chang, "The Impact of Exchange Rate and Interest Rate on Financial Institutions' Stock Returns and Volatility", Journal of The Korean Data Analysis Society , Vol. 14, No. 3, pp. 1,645-1,658, 2012.
Y. G. Shin, "A Study for Trends of Stock Trading Value by Foreign Investors in the Korean Stock Market", Journal of the Korean Data Analysis Society , Vol. 9, No. 5, pp. 2383-2391, 2007.
S. N. S. Abdullah, A. Khamis, "Forecasting Wheat Price Using Backpropagation And NARX Neural Network", International Journal of Engineering Science, Vol. 3, No. 11, pp. 19-26, 2014.
H. Singh, "Understanding Gradient Boosting Machines", Towards data science, Available From : https://towardsdatascience.com/understanding-gradie nt-boosting-machines-9be756fe76ab (accessed April 10, 2020)
I. T. Joo, S. H. Choi, "Stock Prediction Model based on Bidirectional LSTM Recurrent Neural Network", The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology, Vol. 11, No. 2, pp. 204-208, 2018. DOI: https://doi.org/10.17661/jkiiect.2018.11.2.204
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.