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FOMC 회의록 텍스트 분석을 활용한 가상화폐 시장 추이 예측
Forecasting Virtual Currency Market Trends Using FOMC Minutes Text Analysis

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  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제9권 8호 (2025.08)바로가기
  • 페이지
    pp.2109-2119
  • 저자
    유재필, 김진필
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A471482

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원문정보

초록

영어
In this study, the Federal Open Market Committee (FOMC) minutes from 2020 to 2024 were analyzed using text mining techniques to extract key keywords, and based on this, the bitcoin market price trend was quantitatively predicted. In addition, we evaluated which method has higher predictive power by comparing prediction performance with other text mining-based approaches such as sentiment analysis. As a prediction method, a simple correlation analysis between keyword-based indicators and emotional scores, and a machine learning regression model using these text indicators were performed in parallel. As a result of the empirical analysis, the text indicators derived from the FOMC minutes explained the overall direction of bitcoin prices to some extent, and among them, the emotional score of the FOMC phrase showed a higher correlation with bitcoin prices than the keyword frequency indicator. This study presents the possibility of predicting cryptocurrency market volatility using qualitative central bank minutes information and provides the basis for a quantitative analysis of the future interrelationship between macro-financial information and cryptographic assets.
한국어
본 연구에서는 2020년부터 2024년까지 연방공개시장위원회(FOMC) 회의록을 텍스트마이닝 기법으로 분 석하여 주요 키워드를 추출하고, 이를 바탕으로 비트코인 시장 가격 추이를 정량적으로 예측하였다. 아울러 감성 분석과 같은 다른 텍스트마이닝 기반 접근법과 예측 성능을 비교하여 어떤 방법이 더 높은 예측력을 갖는지 평가 하였다. 예측 방법으로는 키워드 기반 지표와 감성 점수에 대한 단순 상관분석과, 이러한 텍스트 지표를 활용한 머신러닝 회귀 모델을 병행하였다. 실증 분석 결과, FOMC 회의록에서 도출한 텍스트 지표는 비트코인 가격의 전 반적 방향성을 어느 정도 설명하였으며, 그중에서도 FOMC 문구의 감성 점수가 키워드 빈도 지표보다 비트코인 가격과 높은 연관성을 보였다. 본 연구는 정성적 중앙은행 의사록 정보를 활용하여 암호화폐 시장 변동성을 예측 하는 가능성을 제시하며, 향후 거시금융 정보와 암호자산의 상호관계에 대한 정량적 분석의 기반을 제공한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
2.1 텍스트 전처리 및 단어 빈도 분석
2.2 감성 분석을 통한 지표화
2.3 예측 모형 및 정확도 평가
2.4 머신러닝 기반 예측 모델 설계
Ⅲ. 실증 분석 결과
3.1 주요 단어 및 감성 지표 변화
3.2 텍스트 지표와 비트코인의 상관관계
3.3 머신러닝 기반 예측 결과
3.4 방법론 비교 및 논의
Ⅳ. 결론
REFERENCES

키워드

암호화화폐 비트코인 연방공개시장위원회 텍스트마이닝 감성분석 Cryptocurrency Bitcoin Federal Open Market Committee Text Mining Sentiment Analysis

저자

  • 유재필 [ Jae Pil Yu | 상명대학교 경영공학과 교수 ] Corresponding Author
  • 김진필 [ Jin Pil Kim | 상명대학교 경영공학과 박사과정 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

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