인터넷 뉴스를 활용한 개별 주식 수익률 예측 모델 연구

Abstract

본 논문에서는 개별 주식 수익률 예측을 위한 감성 사전을 구축하고 이를 이용하여 학습 및 예측하는 주식 수익률 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 2011년부터 2013년 9월까지 웹 사에 게재된 KOSPI 시가총액 상위 10개 종목의 뉴스 데이터를 이용하여 설계되었다. 데이터 중 2011년부터 2012년 까지 게재된 데이터는 감성사전 구축에 활용되었으며 2013년 이후의 데이터는 학습 및 테스트에 활용되었다. 제안하는 모델은 4가지의 주요한 단계를 거쳐 일별 방향성 예측 점수를 제시한다. 첫 단계에서는 전체 기간 동안 발생한 뉴스를 자동으로 수집하고 분석 가능한 형태로 전환시키며 두 번째 단계에서는 이 중 일부를 이용하여 종목별 감성사전을 구축한다. 이 때 각 단어에는 고유한 감성 점수가 주어지게 된다. 세 번째 단계에서는 감성사전의 점수를 이용하여 일별 오피니언 점수를 구하며 마지막 단계에서는 훈련 집합을 이용하여 테스트 집합의 오피티언 점수를 표준화 한다. 표준화 된 오피니언 점수는 그 자체가 향후 주가의 방향성 예측 값이며, 이 때 중립의견을 고려하기 위해 다양한 임계 값을 적용하게 된다. 본 연구에서는 0.0, ±0.5, ±1.0의 세 가지 임계 값을 적용하여 결과를 비교하였으며, 그 결가 임계 값 ±0.5에서 정확도 55.21%, 표준편차 8.07%로 가장 좋은 성과를 보였다.