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심층 신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 어떠한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있기 때문에 최근 시계열 예측 분야에서 주목 받고 있다. 본 논문에서는 주가의 일별 종가를 예측하기 위한 심층 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 심층 신경회로망은 예측 정밀도를 높이기 위해 단일 층의 오토인코더와 4층의 신경회로망이 결합된 구조를 갖는다. 오토인코더 층은 주가 예측에 필요한 최적의 입력 특징을 추출하고 4층의 신경회로망은 추출된 특징을 사용해 주가 예측에 필요한 동특성을 반영하여 주가를 출력한다. 제안된 심층 신경회로망의 학습은 층별로 단계적으로 이뤄지며 최종 단계에서 전체 심층 신경회로망에 대해 한 번 더 학습이 실행된다. 본 논문에 제안된 방법으로 KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) 일별 종가를 예측하는 심층 신경회로망을 구현하고 기존 방법과 예측 정확도를 비교, 평가한다.
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고승의 / 2016 / 주식투자 전략, 과거 재무정보, 투자자의 행태편향에 대한융합적 연구 / 한국융합학회논문지 7(6):205~212
김형호 / 2016 / 해운선사 주가와 해상 운임지수의 영향관계 분석 / 디지털융복합연구 14(6):157~165
최수호 / 2017 / 물류관련 기업들의 주가 상승률과 변동성 분석 / 디지털융복합연구 15(2):135~144
Z. H. G. Wang / 2014 / Feature Fusion Based Forecasting Model for Financial Time Series / Plos One 9(6):172~200
C. J. Lu / 2009 / Financial Time Series Forecasting Using Independent Component Analysis and Support Vector Regression / Decision Support Systems 42(2):115~125
김형호 / 2016 / 해운선사 주가와 해상 운임지수의 영향관계 분석 / 디지털융복합연구 14(6):157~165
최수호 / 2017 / 물류관련 기업들의 주가 상승률과 변동성 분석 / 디지털융복합연구 15(2):135~144
Z. H. G. Wang / 2014 / Feature Fusion Based Forecasting Model for Financial Time Series / Plos One 9(6):172~200
C. J. Lu / 2009 / Financial Time Series Forecasting Using Independent Component Analysis and Support Vector Regression / Decision Support Systems 42(2):115~125
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