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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      모회사 뉴스 감성을 이용한 딥러닝 기반 자회사 주가 등락 예측

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      https://www.riss.kr/link?id=A108422805

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      본 연구는 모회사의 뉴스 감성이 자회사의 주가 등락에 영향을 주는지 파악하기 위해 네이버 뉴스를 수집하여 분석하였다. 뉴스의 감성을 처리하기 위해 KoELECTRA를 사용하였으며, 주가 등락 예측 모델로는 LSTM을 사용하였다. sequence size별 예측을 진행했으며 분석 결과, 모회사의 뉴스가 주가 등락에 영향을 끼쳤음을 확인하였다.
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      본 연구는 모회사의 뉴스 감성이 자회사의 주가 등락에 영향을 주는지 파악하기 위해 네이버 뉴스를 수집하여 분석하였다. 뉴스의 감성을 처리하기 위해 KoELECTRA를 사용하였으며, 주가 등락 ...

      본 연구는 모회사의 뉴스 감성이 자회사의 주가 등락에 영향을 주는지 파악하기 위해 네이버 뉴스를 수집하여 분석하였다. 뉴스의 감성을 처리하기 위해 KoELECTRA를 사용하였으며, 주가 등락 예측 모델로는 LSTM을 사용하였다. sequence size별 예측을 진행했으며 분석 결과, 모회사의 뉴스가 주가 등락에 영향을 끼쳤음을 확인하였다.

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      This study used to KoELECTRA to collect and analyze Naver news to understand whether the sensitivity of parent company news affects the stock price of subsidiaries, and used LSTM as a predictive model of stock price fluctuation. We made predictions by sequence size, and as a result of the analysis, we confirmed that the news of the parnet company affected the stock price.
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      This study used to KoELECTRA to collect and analyze Naver news to understand whether the sensitivity of parent company news affects the stock price of subsidiaries, and used LSTM as a predictive model of stock price fluctuation. We made predictions by...

      This study used to KoELECTRA to collect and analyze Naver news to understand whether the sensitivity of parent company news affects the stock price of subsidiaries, and used LSTM as a predictive model of stock price fluctuation. We made predictions by sequence size, and as a result of the analysis, we confirmed that the news of the parnet company affected the stock price.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 분석을 위한 데이터 수집
      • Ⅲ. 데이터 분석 과정
      • 요약
      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 분석을 위한 데이터 수집
      • Ⅲ. 데이터 분석 과정
      • Ⅳ. 결론
      • 참고문헌
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