| 논문내용 |
본 논문에서는 시계열 데이터인 주식 데이터를 대상으로 데이터 사이의 관계를 추출하기 위해서 신 경망을 적용한다. 주가 데이터를 이용하여 주가를 예측하여 정확도를 향상시키는 방법에 대하여 연구 하였다. 가격 등락폭이 크지 않고 비교적 가격이 안정적인 KOSPI 200 다섯 종목과 선물 5분봉 데이 터와 60분봉 데이터를 본 연구의 신경망 시스템인 L2K07의 학습 데이터로 사용하였다. 각 종목의 금 일 시가, 고가, 저가, 종가를 이용하여 명일의 가격을 상승, 보합, 하락으로 예측을 하였으며 구축된 신경망의 예측 정확도를 목표로 하였다. L2K07 시스템이 비록 예측을 정확히 맞추지는 못하더라도, 주가의 흐름인 상승이나 하락의 변화를 예측할 수 있다는 것을 알 수 있다. |
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발간년도 : [2007]
