2023 NH 투자증권 빅데이터 경진대회, “블룸버그, 나스닥과 함께 세계속으로!”

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[탄소배출권] 뉴스 데이터 감성분석을 통한 주가 예측 연구 - 딥러닝을 이용하여

철수_물푸레마을

공동작성자

2023.10.03 16:28 3,084 조회 language

안녕하세요! 저희는 🤩떡잎퀀트대🤩 입니다 !

[분석 목표 및 내용]
탄소 관련 해외주식 종목에 있어 정형데이터(주가, 거래량) 과 비정형데이터(NASDAQ 뉴스)를 결합한 딥러닝 모델을 구현합니다. 개별 종목의 종목명, 종목코드를 입력하여 맞춤형 감성지수 시각화와 모델의 성능 지표(RMSE)를 도출합니다. 개별종목 분석 결과 5개 중 4개 종목에서 RMSE 값(모델성능)이 개선되었습니다. 즉 탄소섹터 감성분석 포함 시 기존 정형 데이터 모델보다 성능이 향상됩니다.

[필요성 및 서비스 활용]
연구를 통해 비정형데이터 감성분석의 활용으로 탄소 섹터 금융 서비스를 발전시킬 수 있음을 증명하고 이를 탄소 섹터의 주가 예측 서비스, ETF 등 상품 개발에 활용합니다. 심리적 요소인 감성분석을 활용한 주식 가격 예측 모델의 발전은 환경 및 사회적 이슈에 민감한 투자자들을 집중시킬 수 있고, 포트폴리오 최적화 및 리스크 관리를 향상시키며, 시장 동향 예측에 도움을 받을 수 있습니다.

[딥러닝 모델]
감성 지수 데이터와 주가 데이터를 입력하여 LSTM 모델을 학습합니다. dropout 비율 0.2, 1000 epoch로 설정하고 learning rate scheduler를 사용하여 매 epoch마다 0.99만큼 감소시켰으며 1e-5의 L2 정규화를 적용합니다. 이를 통해 RMSE값(정확도, 성능지표)를 도출합니다.

[데이터 수집]
탄소배출권 키워드: 드라이브 마운트를 통한 (NH_예선_opendata_떡잎퀀트대/inputfile/fixed_CarbonData.csv) 로드
정형데이터 주식정보: 파이썬 라이브러리인 FinanceDataReader로 종가, 거래량 크롤링
비정형데이터(뉴스)는 데이콘 제공 NASDAQ_RSS_IFO를 UTF-8 CSV 파일로 변경하여 활용
외부데이터 링크: https://drive.google.com/drive/folders/1E2-nONJ0C1MBF5eclbnER6m6mRazf2-J?usp=sharing