온라인상의 뉴스 감성분석을 활용한 개별 주가 예측에 관한 연구

Abstract

정보기술의 발전에 따른 비정형 데이터의 급속한 증가로 인하여 데이터 활용 방안 및 분석 기법에 대한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히, 최근에는 기존의 정형 데이터 활용의 한계점 보완을 위한 텍스트 마이닝 기법에 대한 활용 방안에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 문서 내의 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석 연구 또한 다수 이루어지고 있다. 본 연구는 소셜 미디어 상의 특정 주식 종목과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성 분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측성과를 확인하고자 한다. 경제 주체의 다양한 정보들이 온라인상에서 쉽게 확산이 되고 있으며 이러한 정보는 주식 시장에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동을 예측하는데 유용할 것이다. 이에 따라, 본 연구에서는 KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여, 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업별 뉴스 데이터를 수집·분석하였다. 또한 특정 경제 주체별로 나타나는 어휘 의미의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능을 향상시켰다. 이를 바탕으로 온라인 뉴스 데이터를 활용한 개별 기업의 주가 변화 예측성능 향상을 꾀하였다.