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A Stock trend Prediction based on Explainable Artificial Intelligence

설명 가능 인공지능 기법을 활용한 주가 전망 예측

  • Kim, Ji Hyun (Dept. of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
  • Lee, Yeon Su (Dept. of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
  • Jung, Su Min (Dept. of Computer Science, Dongduk Women's University) ;
  • Jo, Seol A (Dept. of Creative Writing, Dongduk Women's University) ;
  • Ahn, Jeong Eun (Dept. of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
  • Kim, Hyun Hee (Dept. of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University)
  • 김지현 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 이연수 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 정수민 (동덕여자대학교 컴퓨터학과) ;
  • 조설아 (동덕여자대학교 문예창작과) ;
  • 안정은 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 김현희 (동덕여자대학교 정보통계학과)
  • Published : 2021.11.04

Abstract

인공지능을 활용한 주가 예측 모형을 실제 금융 서비스에 도입한 사례가 많아지고 있다. 주식 데이터는 일반적인 시계열 데이터와 다르게 예측을 어렵게 하는 복합적인 요소가 존재하며 주식은 리스크가 큰 자산 상품 중 하나이다. 주가 예측 모형의 활용 가능성을 높이기 위해선 성능을 향상시키는 것과 함께 모델을 해석 가능한 형태로 제시해 신뢰성을 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문은 주가 전망 결정 방법에 따른 예측 결과를 비교하고, 설명 가능성을 부여해 모형 개선했다는 것에 의의가 있다. 연구 결과, 주가 전망을 장기적으로 결정할수록 정확도가 증가하고, XAI 기법을 통해 모형의 개선 근거를 제시할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 인공지능 모형의 신뢰성을 확보하고, 합리적인 투자 결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 교육부의 대학혁신지원사업 사업비를 받아 진행하는 것입니다.