하이브리드 기법을 활용한 KOSPI 주가 방향성 예측 : SNS 언급량·뉴스 감성 분석 융합
KOSPI Stock Prediction Using Hybrid Methods: Fusion of SNS Mention Volume and News Sentiment Analysis
- 주제어 (키워드) ARIMA , Machine Learning , Deep Learning , News , SNS , Ensemble
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 이상근
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 경영학과
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000082157
- UCI I804:11029-000000082157
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
목차
제 1 장. 서론 1
제 2 장. 관련연구 2
제 1 절. 뉴스 데이터를 활용한 주가 예측 연구 3
제 2 절. SNS 데이터를 활용한 주가 예측 연구 5
제 3 절. 보팅 기법을 활용한 주가 예측 연구 8
제 3장. 연구방법론 10
제 1 절. 연구개요 10
제 2 절. 데이터 수집 11
제 3 절. 전처리 및 변수 구성 15
(1) 감성점수(Sentiment-Score) 15
(2) SNS 키워드 언급 변동률 16
제 4 절. ARIMA 모델 분석 16
제 5 절. 하이브리드 머신러닝 모델 분석 18
제 6 절. 하이브리드 딥러닝 모델 분석 21
제 4장. 분석결과 24
제 1 절. ARIMA 모델 분석 결과 24
제 2 절. 하이브리드 머신러닝 모델 분석 결과 26
(1) Soft Voting (Validation Accuracy) 기반 정확도 29
(2) Soft Voting (Correlation Accuracy) 기반 정확도 30
(3) Hard Voting 기반 정확도 32
제 3 절. 하이브리드 딥러닝 모델 분석 결과 33
(1) Soft Voting (Validation Accuracy) 기반 정확도 36
(2) Soft Voting (Correlation Accuracy) 기반 정확도 37
(3) Hard Voting 기반 정확도 39
제 5장. 결론 및 논의 41
참고문헌 44
ABSTRACT 49
