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초록

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암호화폐 시장은 주식 시장과 같이 급격한 가격 변동, 과도한 투기열 등의 문제점을 가지고 있으며, 이러한 문제점들은 투자자들에게 큰 리스크로 작용하고, 안정적인 투자 전략의 수립을 어렵게 만든다. 본 연구의 주요 목적은 암호화폐 시장의 이러한 불안정성을 극복하기 위해 향상된 성능의 가격 등락 예측 모형을 구축하는 것이다. 특히, 딥러닝 기법인 CNN을 활용하여 기술적 지표와 감성 분석을 통한 감성 점수를 사용하는 것으로 예측 정확도를 높이는 것을 중점으로 한다. 2021년 9월부터 2023년 9월까지의 암호화폐 가격 시계열 데이터와 coindesk.com의 암호화폐 관련 뉴스를 주요 데이터로 활용하여 CNN 기법을 중심으로 한 예측 모형을 구축하며, 뉴스 기사의 감성 분석을 통해 추가적인 감성 점수를 도입하여 예측의 정확성을 높이고자 한다. 본 연구를 통해 구축된 예측 모형은 기존의 기술적 지표만을 사용한 예측 모형에 비해 높은 예측 정확도를 보일 것으로 기대되며, 투자자들에게 안정적인 투자 전략의 수립과 CNN을 이용한 이진분류 예측 모델의 발전에 기여할 것으로 예상된다.

목차

Abstract
Introduction
이론적 배경
암호화폐 가격예측
감성분석
연구방법
연구모형
암호화폐 데이터 수집
뉴스 데이터 수집
기술적 지표 생성
감성분석
등락 예측모형 구축
등락 예측모형 검증 및 성능 비교
연구결과
등락 예측 모형
검증 결과
결론 및 한계점 향후연구계획
결론 및 한계점
향후연구계획
References

키워드

저자

• 류진환 [ 부산대학교 경영학과 ]
• 홍태호 [ 부산대학교 경영학과 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2025

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658