신경망을 이용한 상해주식시장 주가예측(유전 알고리즘 기반)

Abstract

지난 20년동안 중국 경제가 급성장하면서 상대적으로 높은 수익을 얻기 위해 주식투자에 나서는 사람이 늘고 있다. 주식시장에 고수익을 받는 동시에 많은 위험을 수반하기 때문에 주식 예측은 사람들의 관심이 증가된다. 과거의 각 연구에서는 신경망을 이용한 모델은 신뢰성이 있는 주식 중, 단기 예측 결과를 얻을 수 있는 것을 밝혀졌다. 하지만 종가(Closing Price)만 입력변수(Input Variables)로 분석을 하는 방식은 단순이 데이터 변화 추세 예측이기 때문에 효과가 좋지 않다.

본 논문은 상해 주식시장 종합주가에 대상으로 내일 종가(Next Day’s Closing Price)를 예측하는 기법을 제안한다. 사용된 소프트웨어는 데이터 연산 능력을 뛰어난 매트랩(Matlab Software)으로 설정한다. 본 연구는 먼저 주가 추세와 파동을 예측할 수 있는 변수와 경제 심리학의 지수를 정리하여 공식계산을 통해 신경망의 입력변수를 만들었고, 단순한 데이터 차원의 추세 예측보다 더 많은 경제학적 차원의 이론을 넣고, 그 다음 신경망의 성능 향상을 위해 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 도입하여 구축된 신경망을 최적화를 시킨다. 본 연구의 예측결과는 과거 경제학적 관점에서의 예측이나 기초신경망에서의 예측보다 효과가 더 정확이다.