Acknowledgement
이 성과는 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. NRF-2021R1A2C1012543).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.541-544
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Deep Learning-based Stock Price Prediction Using Limit Order Books and News Headlines
호가창(Limit Order Book)과 뉴스 헤드라인을 이용한 딥러닝 기반 주가 변동 예측
- Ryoo, Euirim (Dept. of Big Data Analysis Convergence, Sookmyung Women's University) ;
- Kim, Chaehyeon (Dept. of Computer Science Sookmyung Women's University) ;
- Lee, Ki Yong (Dept. of Computer Science Sookmyung Women's University)
- Published : 2021.11.04
Abstract
본 논문은 어떤 기업의 주식 주문 정보를 담고 있는 호가창(limit order book)과 해당 기업과 관련된 뉴스 헤드라인을 사용하여 해당 기업의 주가 등락을 예측하는 딥러닝 기반 모델을 제안한다. 제안 모델은 호가창의 중기 변화와 단기 변화를 모두 고려하는 한편, 동기간 발생한 뉴스 헤드라인까지 예측에 고려함으로써 주가 등락 예측 정확도를 높인다. 제안 모델은 호가창의 변화의 특징을 CNN(convolutional neural network)으로 추출하고 뉴스 헤드라인을 Word2vec으로 생성된 단어 임베딩 벡터를 사용하여 나타낸 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락여부를 예측한다. NASDAQ 실데이터를 사용한 실험을 통해 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 방법에 비해 정확도를 최대 17.14%, 평균 10.7% 향상시켰다.
Keywords