제1회 KRX 금융 빅데이터 활용 아이디어 경진대회

안녕하세요 저희는 연세대학교 응용통계학과 학생 4명으로 구성된 팀 이이구김입니다. 

저희 팀은 kr.investing.com에서 2009/12/23~2022/06/30 기간에 해당하는 KOSPI200 지수와 2017/06/27~2022/07/18 기간에 해당하는 KOSDAQ150 지수를 가져와서 각각 train data, test data로 사용하였습니다. 파생상품 계산의 주요 지표로 사용되는 KOSPI200 지수 예측을 통해, 파생상품 전반의 가격을 예측할 수 있는 모델을 개발할 수 있을 것입니다.

본 서비스의 타겟층인 ‘초보 투자자’들의 경우 단순 숫자로 보는 금융 데이터들을 이해하기 힘든 경우가 많다고 판단하였습니다. 이러한 특성을 반영하여 과거 많은 모델들이 사용한 RNN 모델 대신 패턴 인식을 기반으로 한 CNN 모델을 개발함으로써, ‘이미지’로 보다 쉽게 데이터를 이해할 수 있도록 하였습니다. KOSPI200 수치 데이터를 이미지 데이터로 변환하여 패턴을 인식하고 CNN을 활용한 classification 모델을 구축하였으며, 나아가 regressor를 통해 주가를 예측하는 모델을 개발하였습니다. CNN을 이용한 KOSPI 지수 상승 하락 분류뿐만 아니라 regressor를 이용한 지수 값 예측을 통해 알고리즘 트레이딩 등의 과정에서 발생하는 플래쉬 크래쉬 현상 등 급등, 급락의 패턴을 예측하여 투자자들의 투자 안전성을 확보할 수 있을 것입니다.