2024 NH 투자증권 빅데이터 경진대회

분석 제목: 해외 ETF 뉴스(Yahoo Finance) 감성분석을 기반으로 하는 ETF 맞춤형 추천 서비스

1. ETF 관련 뉴스기사 10817개 크롤링
2. 5.28~8.26 기간에 해당하는 ETF 뉴스기사 4734개 추출(결측치 행 제외 4134개 뉴스기사 활용)
3. 금융 단어에 대해 사전 학습된 Finbert모델 로드(Hugging Face)
4. 추출한 ETF뉴스기사의 content를 Finbert모델에 input하여 감성 분석 진행 후 뉴스기사에 대한 긍정확률값 도출(softmax 활용)
5. 뉴스기사의 ‘content’, ‘긍정확률’ 두 값을 독립변수로, 실제 ‘전일 대비 증감률’을 타겟변수로 두어 training 후 validation data을 통해 ‘전일 대비 증감률’ 예측 및 모델의 성능 지표 도출
6. 훈련시킨 Finbert 모델에 실시간으로 보도되는 특정 ETF뉴스기사를 input함으로써 긍정확률 값을 도출
7. 도출한 긍정확률값과 뉴스기사 내용을 회귀모델에 input하여 증감률 예측
8. 예측된 증감률, 긍정확률, 뉴스기사 내용을 생성형AI(GPT-neo)에게 전달하여 추천 보고서 작성
9. 뉴스의 감성분석을 기반으로 한 추천 보고서와 함께 투자자에게 뉴스에 해당하는 ETF 추천 진행

실시간으로 보도되는 해외뉴스기사들을 감성분석하여 도출한 '긍정확률' 그리고 '증감률'과 함께 투자자에게 뉴스 기반 추천 보고서를 작성하여 ETF 추천 서비스를 구현합니다.