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주식 예측을 위한 은닉 마코프 모델의 이용

Using Hidden Markov Model for Stock Flow Forecasting

대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회, 2007 July 18, 2007년, pp.1860 - 1861  

박형준 (성균관대학교 정보통신공학부 인공지능 연구실) ,  홍다혜 (성균관대학교 정보통신공학부 인공지능 연구실) ,  김문현 (성균관대학교 정보통신공학부 인공지능 연구실)

초록
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주식 예측은 주식 시장이 생긴 이래로 투자자들이나, 금융 전문가들 사이에서 매우 중요한 일이 되어 왔다. 그러한 중요성으로 인해 엘리오트 파동이론과 같은 많은 주식 예측 기법이 제시되었고, 또한 이러한 예�G의 자동화를 위해 인공지능분야에서도 많은 연구가 있어왔다. 주가 예측에 패턴인식 방법을 적용한 기존의 연구로는 주로 ANN(Artificial Neural Network)방식과 은닉 마코프 모델(HMM, Hidden Markov Model)이 있었고, 본 논문에서는 HMM을 이용한 방법을 제안한다. HMM은 시간 순차적인 패턴을 가지는 모델의 인식에 좋은 성능을 보여 주로 음성인식 분야에서 많이 이용되고 있다. 주식 변화 역시 시간 순차적 흐름에 따라 기울기의 변화가 어느 정도 일정한 패턴을 가지는 성질이 있고, 이것은 HMM을 이용한 패턴인식으로 주식의 앞으로의 변화를 예측하기에 적합한 요인이 된다. 본 논문에서는 이를 위해 다음과 같은 과정을 걸쳤다. 첫 번째로 실존 회사의 장기간의 주식 테이터를 기반으로 여러 개의 HMM모델을 학습 하였다. 두 번째로 예측하고자 하는 기간 이전의 주식 변화 데이터를 입력으로 하여, 이전에 이와 유사한 패턴이 있었는지를 HMM을 통해 알아냈다. 마지막으로 이렇게 알아낸 패턴을 이용하여 앞으로의 주식 변화를 예측하였다. 실험은 실제 주식 변화와 예측값의 비교를 통해 정확도를 검증하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 15까지의 무한대의 경우가 나올 수 있으므로 이산형 HMM의 모델로의 적용을 위해 이러한 등락률의 범위를 정해 이산적으로 나누어 줄 필요성이 있다. 본 논문에서는 다섯 개의 심벌을 가지는 HMM으로 표현하기 위해 즉, 하나의 등락률이 가지는 수치를 주식 차트에서의 기울기와 같은 개념으로 보고 이를 급한 증가 기울기, 완만한증가 기울기, 평행 기울기, 완만한 감소 기울기, 급한 감소 기울기의 5가 또한 상태의 개수는 초기값을 정하기 쉽도록 하기 위해 심벌의 수와일치하도록 5개로 정하였다. 그리고 상태 당 관측 심벌의 수인 M을 구하기 위해 각 상태 1, 2, 3, 4, 5를 심벌 1, 2, 3, 4, 5와 일치하도록 설정하였고 그래서 초기 상태 천이행렬은 실제 각 심벌의 변화율을 직접 계산하여 구성하였다.
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