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기계학습을 활용한 주식 가격의 이동 방향 예측 = Prediction of the direction of stock prices by machine learning techniques
저자
김용환 (고려대학교) ; 송성주 (고려대학교) ; Kim, Yonghwan ; Song, Seongjoo 연구자관계분석
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2021
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Korean
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KCI등재,ESCI
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학술저널
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745-760(16쪽)
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금융시장에서 주식 가격 자체 또는 가격의 방향성에 대한 예측은 오래 전부터 관심의 대상이 되어 왔기에 여러 방면에서 다양한 연구가 이어져 왔다. 특히 1960년대에 들어서며 많은 연구가 진행되었고 예측가능성에 대해 찬반의 의견들이 있었는데, 1970년대에 나타난 효율적 시장 가설이 지지를 받으면서 주식 가격의 예측은 불가능하다는 의견이 주를 이루었다. 그러나 최근 기계학습 등 예측기술의 발달로 인해 주식 시장에서 미래를 예측해 보려는 새로운 시도가 이어져, 주식시장의 효율성을 부정하고 높은 예측력을 주장하는 연구들이 등장하고 있다. 이 논문에서는 과거 연구들을 평가방법 별로 정리하고, 새로운 주장의 신빙성을 확인하기 위해 이차판별분석, support vector machine, random forest, extreme gradient boost, 심층신경망 등 다양한 기계학습 모형을 적용하여 한국유가증권시장에 상장된 종목 중 삼성전자, LG화학, Naver 주식 가격의 방향성을 예측해보았다. 이때, 널리 사용되는 기술적 지표 변수들과 더불어 price earning ratio, price book-value ratio 등 회계지표를 활용한 변수와, 은닉마르코프모형의 출력값 변수를 사용하였다. 분석결과, 이번 연구의 조건 하에서는 통계적으로 유의미한 예측력을 제시하는 모형이 존재하지 않았고, 현 시점에서 단기 주가 방향성의 예측은 어렵다고 판단되었다. 비교적 단순한 이차판별분석 모형과 회계지표를 활용한 변수를 추가한 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였다는 점에서, 복잡한 모형을 시도하기 보다는 주식 가격에 대한 투자자들의 의견 및 심리가 반영될 수 있는 다양한 변수를 개발하여 활용한다면 향후 유의미한 예측이 가능할 수도 있을 것이다.
더보기Prediction of a stock price has been a subject of interest for a long time in financial markets, and thus, many studies have been conducted in various directions. As the efficient market hypothesis introduced in the 1970s acquired supports, it came to be the majority opinion that it was impossible to predict stock prices. However, recent advances in predictive models have led to new attempts to predict the future prices. Here, we summarize past studies on the price prediction by evaluation measures, and predict the direction of stock prices of Samsung Electronics, LG Chem, and NAVER by applying various machine learning models. In addition to widely used technical indicator variables, accounting indicators such as Price Earning Ratio and Price Book-value Ratio and outputs of the hidden Markov Model are used as predictors. From the results of our analysis, we conclude that no models show significantly better accuracy and it is not possible to predict the direction of stock prices with models used. Considering that the models with extra predictors show relatively high test accuracy, we may expect the possibility of a meaningful improvement in prediction accuracy if proper variables that reflect the opinions and sentiments of investors would be utilized.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.38 | 0.38 | 0.38 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.35 | 0.34 | 0.565 | 0.17 |
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