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딥러닝 기반 국내/국외 주가예측 시스템 및 매매정책 생성기 개발
The Development of Domestic/Oversea Stock Prediction System and Trading Policy Generator based on Deep Learning 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 숙명여자대학교
연구책임자 이종우
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-06
과제시작연도 2021
주관부처 교육부
Ministry of Education
등록번호 TRKO202100010660
과제고유번호 1345332665
사업명 개인기초연구(교육부)(R&D)
DB 구축일자 2022-04-16
키워드 딥러닝.주가예측.기술적 분석.주식매매정책.자동매매.Deep learning.Stock Prediction.Technical analysis.Stock Trading Policy.Auto Trading.

초록

□ 연구개발 목표 및 내용
■ 최종 목표
딥러닝 기반 국내/국외 주가예측 시스템 및 매매정책 생성기 개발
■ 전체 내용
본 연구진은 3년간의 연구의 결과로 국내주가지수(KOSPI/KOSDAQ) 상승률을 상회하는 딥러닝 주가예측 모델들을 개발하였다. 연구 진행 중 주가예측 모델 개발에 있어 다양한 고려사항이 있었지만, 그 중에서도 주가예측에 큰 영향을 끼칠 것으로 예상되는 고급입력피쳐들을 개발하였고, 개발된 900여개의 고급입력피쳐들을 특징 집약적으로 만들기 위한 필터링 기술을 개발하였다. 개발 된 예측 모델의

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 요 약 문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
  • (1) 1년차 연구 수행 내용 (2018.06.01.~2019.02.28.) ... 5
  • (2) 2년차 연구 수행 내용 (2019.03.01.~2020.02.29.) ... 9
  • (3) 3년차 연구 수행 내용 (2020.03.01.~2021.05.31.) ... 11
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 15
  • 1) 연구수행 결과 ... 15
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 20
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 21
  • 6. 참고문헌 ... 23
  • 끝페이지 ... 23

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참고문헌 (25)

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