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상스치콤 (토론 | 기여)님의 2019년 6월 20일 (목) 19:25 판 (개발 과제의 개요)
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프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 기술 지표 및 경제 뉴스를 이용한 주가 등락 예측 딥러닝 시스템

영문 : Stock Prediction with Deep Learning System Using Technical Indicators and Financial News

과제 팀명

상스치콤

지도교수

홍의경 교수님

개발기간

2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2014920026 엄성범(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2014920005 김주호

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2014920062 한강모

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

◇ 다양한 경제 지표, 해당 주의 최근 주가 정보 및 증시 뉴스 타이틀 감성 분석 결과를 학습하는 인공지능 주가 등락 예측 모델
◇ 증시 뉴스를 파싱하여 키워드를 정제한 다음 감성 분석을 통해 얻어낸 감성 수치를 사용하여 인공지능 주가 예측의 안정성과 신뢰성 제고
◇ 주가 등락 예측 모델의 binary classification 결과를 기반으로 최대 이익 매매 전략을 결정하는 강화학습 모델 또는 알고리즘 구현

개발 과제의 배경

◇ 경제 지표와 더불어 뉴스 정보의 감성 분석을 통해 사회적 영향을 반영하는 더욱 안정성 있는 인공지능 주식 예측 모델 고안
◇ 인공지능을 통한 주가 예측 실현 가능성 검증 및 신뢰도 제고

개발 과제의 목표 및 내용

◇ 뉴스 정보의 감성 분석을 통해 증시에 관련된 감성 정보를 추출하여 추출된 정보들은 word2vec 기술을 사용하여 벡터로 전사시켜 학습에 사용한다.
◇ 여러 가지 경제 지표, 해당 주의 최근 주가정보, 뉴스 정보의 감성분석 결과를 인공지능 모델의 입력으로 이용하여 주가를 예측한다. RNN의 종류중 하나인 GRU를 이용하여 주가의 향후 방향을 예측하고, binary classification 으로 판단한다.
◇ stochastic 등 경제 지표를 이용한 전통적인 매수 매도 방법 또는 주가의 향후 가치, 즉 상승, 하락을 나타내는 binary classification의 결과를 이용하여 두 결과의 차이 값을 시스템 예측의 confidence값으로 하고 이것을 중점적으로 사용한 새로운 주식 매매 알고리즘을 구현한다.

관련 기술의 현황

관련 기술의 현황 및 분석(State of art)

  • 전 세계적인 기술현황

내용

  • 특허조사 및 특허 전략 분석

내용

  • 기술 로드맵

내용

시장상황에 대한 분석

  • 경쟁제품 조사 비교

내용

  • 마케팅 전략 제시

내용

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

내용

경제적, 사회적 기대 및 파급효과

내용

기술개발 일정 및 추진체계

개발 일정

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

관련사업비 내역서

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용