1. 수행배경 

• 주식 시장의 분석과 예측은 통계 및 수학의 학문이 발전하며 방대한 데이터를 분석해 미래를 예측하는 기술인 머신 러닝 등을 활용한 연구가 매우 중요시 되고 있다. 이에 따라 주가를 예측하고자 하는 시도가 오랜 기간에 걸쳐 다양한 방법을 통해 연구되어 왔다. 또한, 주가가 예측이 가능한지에 대한 근본적인 문제에 대한 논란이 있음에도 불구하고 주가를 과학적으로 예측하기 위한 다양한 시도들은 수학, 통계학, 인공지능의 연구를 배경으로 다양하게 진행되고 있다. 하지만 미래의 주가를 완벽히 예측하는 방법은 여전히 난제로 남아있다.

2. 수행기간

• 2016.03 ~ 2016.12       

3. 개발작품 설명 

•  네이버 금융뉴스를 토대로 2014년 6월부터 2015년 6월까지 1년간 시가총액 상위 30개의 데이터를 분석할 것이다. 이때 형태소 분석은 파이썬에서 지원하는 라이브러리인 KoNLPy라는 텍스트처리방법을 사용하여 명사를 추출하고 TF-IDF 가중치를 활용한 나이브 베이지안 분류기와 감성사전을 구축할 것이다. 이를 토대로 문서의 긍정, 부정 확률을 비교하여 해당 뉴스가 주가에 미치는 영향을 예측할 것이다. 

4. 활용방안

• 이번 프로젝트를 통해 최근의 이슈가 되고 있는 다양한 주가 예측 연구 중 많은 주목을 받고 있는 뉴스에 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주가 예측을 시도하고자 한다. 이러한 방향으로 접근한 기존 사례를 살펴보며 연구의 동향과 함께 문제점 및 한계점을 살펴보고, 기존 연구를 개선하여 보다 더 나은 성능을 갖는 주가 예측 모형을 찾고자 한다.