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LDA와 LSTM를 응용한 뉴스 기사 기반 선물가격 예측
Futures Price Prediction based on News Articles using LDA and LSTM 원문보기

산업융합연구 = Journal of industrial convergence, v.21 no.1, 2023년, pp.167 - 173  

주진현 (호서대학교 AI융합학부) ,  박근덕 (호서대학교 컴퓨터공학부)

초록
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경제지표를 분석하는 방법으로 회귀 분석이나, 인공지능을 활용하여 미래의 데이터를 예측하는 연구가 발표되었다. 본 연구에서는 토픽모델링을 사용하여 과거 뉴스 기사로부터 얻은 주제 확률 데이터를 이용한 인공지능으로 미래 선물 가격을 예측하는 시스템을 구상하였다. 과거 뉴스 기사로부터 비지도학습을 통한 문서의 주제를 추출할 수 있는 LDA 방법으로 각 뉴스 기사 주제 확률 분포 데이터를 얻을 수 있고, 해당 데이터를 인공지능의 RNN의 파생 구조인 LSTM의 입력 데이터로 활용함으로써 미래 선물 가격을 예측하였다. 본 연구에서 제안한 방법에서는 선물 가격의 추세를 예측할 수 있었고, 이를 활용하여 추후 옵션 상품 등의 파생 상품에 대한 가격 추세도 예측할 수 있을 것으로 보인다. 다만, 일부 데이터에 대해 오차가 발생하는 것이 확인되어 정확도 향상을 위한 추가적인 연구가 필요하다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As research has been published to predict future data using regression analysis or artificial intelligence as a method of analyzing economic indicators. In this study, we designed a system that predicts prospective futures prices using artificial intelligence that utilizes topic probability data obt...

주제어

참고문헌 (15)

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