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거시지표와 딥러닝 알고리즘을 이용한 자동화된 주식 매매 연구
A Research on stock price prediction based on Deep Learning and Economic Indicators

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  • 발행기관
    한국디지털정책학회 바로가기
  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제18권 제11호 (2020.11)바로가기
  • 페이지
    pp.267-272
  • 저자
    홍성혁
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A385796

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원문정보

초록

영어
Macroeconomics are one of the indicators that are preceded and analyzed when analyzing stocks because it shows the movement of a country's economy as a whole. The overall economic situation at the national level, such as national income, inflation, unemployment, exchange rates, currency, interest rates, and balance of payments, has a great affect on the stock market, and economic indicators are actually correlated with stock prices. It is the main source of data for analysts to watch with interest and to determine buy and sell considering the impact on individual stock prices. Therefore, economic indicators that impact on the stock price are analyzed as leading indicators, and the stock price prediction is predicted through deep learning-based prediction, after that the actual stock price is compared. If you decide to buy or sell stocks by analysis of stock prediction, then stocks can be investments, not gambling. Therefore, this research was conducted to enable automated stock trading by using macro-indicators and deep learning algorithms in artificial intelligence.
한국어
거시경제는 한 나라 경제 전체의 움직임을 보여주기 때문에 주식을 분석할 때 선행되어 분석되는 지표 중 하나이 다. 실업률, 이자율, 물가, 국민소득, 환율, 통화량, 국제수지 등 국가차원의 경제 상황 전반은 주식시장에 직접적인 영향 을 미치고, 경제 지표는 개별 주가와의 상관관계가 있기 때문에 주식을 예측하기 위해 많은 증권사 애널리스트들이 관심 있게 지켜보고, 개별 주가에 영향을 고려하여 매수와 매도를 판단하는 주요한 근거자료가 되고 있다. 주가에 영향을 미치는 경제 지표를 선행지표로 분석하고, 주가예측을 딥러닝 기반의 예측을 통하여 예측 후 실제 주가를 비교하여 차이 가 발생하면 거시지표에 대한 가중치를 조절하여 지속적인 반복학습을 통하여 주식의 매수와 매도를 판단한다면, 주식 은 더 이상 도박과 같은 투기가 아닌 건전한 투자가 될 수 있다. 따라서 본 연구는 거시지표와 인공지능의 딥러닝 알고 리즘방식을 이용하여 자동화된 주식매매가 가능하도록 연구를 수행하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 주가 예측 시스템
3. 거시지표와 딥러닝을 이용한 주가 예측모델
3.1 주가 예측 모델
3.2 텐서플로 예측 소스 코드
4. 결론
REFERENCES

키워드

주가분석 빅데이터 텍스트마이닝 인공지능 예측 시스템 Stock analysis Big data Text mining AI Prediction

저자

  • 홍성혁 [ Sunghyuck Hong | 백석대학교 ICT학부, 부교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국디지털정책학회 [The Society of Digital Policy & Management]
  • 설립연도
    2003
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    디지털기술 및 산업정책, 디지털경제, 관련 산업의 연구, 전자정부, 디지털정치에 관한 제도적, 정책적 연구, 디지털경영, 전자상거래, e-비즈니스에 관한 실용적 연구, 학술연구지 발간 및 학술대회 개최 등을 통하여 디지털경제 및 디지털경영에 관련되는 국가정책 분야의 연구 및 교류를 촉진하고 국가 및 기업 정보화와 디지털산업의 발전에 공헌한다.

간행물

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

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