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NTIS 바로가기한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.11 no.8, 2020년, pp.165 - 171
임용택 (고려대학교 빅데이터융합학과) , 임희석 (고려대학교 컴퓨터학과)
Most of the stock price prediction research using text mining uses news and SNS data. However, there is a weakness that it is difficult to get honest and vivid information about companies from them. This paper deals with the problem of the prediction for the direction of stock price by doing text mi...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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금융공학 실무에서 널리 사용되고 있는 예측 방법은 무엇인가? | 주가 움직임을 예측하는 문제는 오랜 기간 중요한 연구과제로 인식되고 있다. 금융공학 측면에서 데이터 마이닝(data mining) 기술은 금융투자산업에 활발히 적용되고 있으며, 통계학적 예측 방법은 실무에서 널리 사용되고 있다[1-3]. 머신러닝을 활용한 재무 정보 분석 및 예측 방법은 주가 예측 분야의 발달에 큰 공헌을 하였다. | |
주가 관련 정보의 마이닝에 있어서 뉴스와 SNS 데이터가 가지는 한계는 무엇인가? | 그러나 뉴스, SNS 데이터는 기업의 주가 가치 뿐만 아니라 전반적인 주제를 다룬다는 구조적인 한계로 인해 뉴스, SNS 데이터를 통해 실제적인 주가 관련 정보만을 마이닝 하는데 한계를 가지고 있다. 또한 뉴스에서 얻은 기업 정보는 실제 그 기업에서 근무한 경험이 있는 직원들이 작성한 정보가 아니기 때문에 기업에 대한 솔직하고 생생한 정보는 얻기 어렵다는 약점도 존재한다. | |
종업원의 기업 리뷰 데이터를 이용한 주가 예측 모델에서 앞으로 기대되는 바는 무엇인가? | 본 연구는 금융 공학에 자연어처리기술을 활용한 융합 연구로서 주가 예측 분야에서 종업원 만족도를 활용한 기존에 없던 새로운 방법론을 추구하였다. 실무적으로 주가 방향 예측 분야에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다. |
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