Earticle

현재 위치 Home

An Effective Data Model for Forecasting and Analyzing Securities Data

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    Volume 5 Number 4 (2016.12)바로가기
  • 페이지
    pp.32-39
  • 저자
    Seung Ho Lee, Seung Jung Shin
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A296629

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Machine learning is a field of artificial intelligence (AI), and a technology that collects, forecasts, and analyzes securities data is developed upon machine learning. The difference between using machine learning and not using machine learning is that machine learning—seems similar to big data—studies and collects data by itself which big data cannot do. Machine learning can be utilized, for example, to recognize a certain pattern of an object and find a criminal or a vehicle used in a crime. To achieve similar intelligent tasks, data must be more effectively collected than before. In this paper, we propose a method of effectively collecting data.

목차

Abstract
 1. Introduction
  1.1 The Reason We Need Machine Learning for Securities Data Prediction
  1.2 Drawback of Securities Data Collection
  1.3. Solution of Securities Data Collection
 2. Securities Data Extraction Using API
  2.1. Data Extraction using API of Kiwoom Securities
  2.2. Difference Between Web Crawling and API
 3. Expected Effect
 4. Test and Result
 5. Conclusion
 References

키워드

EDATE date ETRADING volume ECLOSEPRICE closing price

저자

  • Seung Ho Lee [ Graduate School of HanSei University ] Corresponding author
  • Seung Jung Shin [ Dept. of IT convergence, Hansei University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

이 권호 내 다른 논문 / The International Journal of Advanced Smart Convergence Volume 5 Number 4

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.