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A study on stock price prediction system based on text mining method using LSTM and stock market news
LSTM과 증시 뉴스를 활용한 텍스트 마이닝 기법 기반 주가 예측시스템 연구

  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 권호(발행년)
    제18권 제7호 (2020.07) 바로가기
  • 페이지
    pp.223-228
  • 저자
    Sunghyuck Hong
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A379041

원문정보

초록

영어
The stock price reflects people's psychology, and factors affecting the entire stock market include economic growth rate, economic rate, interest rate, trade balance, exchange rate, and currency. The domestic stock market is heavily influenced by the stock index of the United States and neighboring countries on the previous day, and the representative stock indexes are the Dow index, NASDAQ, and S & P500. Recently, research on stock price analysis using stock news has been actively conducted, and research is underway to predict the future based on past time series data through artificial intelligence-based analysis. However, even if the stock market is hit for a short period of time by the forecasting system, the market will no longer move according to the short-term strategy, and it will have to change anew. Therefore, this model monitored Samsung Electronics' stock data and news information through text mining, and presented a predictable model by showing the analyzed results.
한국어
주가는 사람들의 심리를 반영하고 있으며, 주식시장 전체에 영향을 미치는 요인으로는 경제성장률, 경제지료, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량 등이 있다. 국내 주식시장은 전날 미국 및 주변 국가들의 주가지수에 영향을 많이 받고 있으며 대표적인 주가지수가 다우지수, 나스닥, S&P500이다. 최근 주가뉴스를 이용한 주가분석 연구가 활발히 진행되 고 있으며, 인공지능 기반한 분석을 통하여 과거 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만, 주식시장은 예측시스템에 의해서 단기간 적중이 되더라도, 시장은 더 이상의 단기 전략대로 움직여지지 않고, 새롭게 변할 수밖에 없다. 따라서, 본 모델을 삼성전자 주식데이터와 뉴스 정보를 텍스트 마이닝으로 모니터링하여 분 석한 결과를 나타내어 예측이 가능한 모델을 제시하였으며, 향후 종목별 예측을 통하여 실제 예측이 정확한지 확인하여 발전시켜 나갈 예정임

목차

Abstract
요약
1. Introduction
2. Goal of Stock Prediction System
2.1 Needs and Goals
3. Factors on Stock Price
3.1 External Factor
3.2 Internal Factor
3.3 Test Environment
4. Conclusion
REFERENCES

저자

  • Sunghyuck Hong [ 홍성혁 | Professor, Baekseok University, Division of ICT ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
    • 간기
      계간
    • pISSN
      2713-6434
    • eISSN
      2713-6442
    • 수록기간
      2003~2026
    • 등재여부
      KCI 등재후보
    • 십진분류
      KDC 569 DDC 620