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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 157 - 165 (9page)
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As the stock market is affected by various circumstances including economic and political variables, predicting the stock market is considered a still open problem. When combined with corporate financial statement data analysis, which is used as fundamental analysis, and technical analysis with a short data generation cycle, there is a problem that the time domain does not match. Our proposed method, LSTE the operating profit and market outlook of a petrochemical company and estimates the sales and operating profit of the company, it was possible to solve the above-mentioned problems and improve the accuracy of stock price prediction. Extensive experiments on real-world stock data show that our method outperforms the 8.58% relative improvements on average w.r.t. accuracy.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론
3. 제안
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
S. Boonpeng and P. Jeatrakul, “Decision Support System for Investing in Stock Market by using OAA-Neural Network,” 8th International Conference on Advanced Computational Intelligenc, pp. 1-6, 2016,
B. Hurst, Y.H. Ooi, and L.H. Pedersen, “A Century of Evidence on Trend-Following Investing,” The Journal of Portfolio Management, Vol. 44, No. 1, pp. 15-29, 2017.
P. Malo, A. Sinha, P. Korhonen, J. Wallenius, and P. Takala, “Good Debt or Bad Debt: Detecting Semantic Orientations in Economic Texts,” Journal of the Association for Information Science and Technology, Vol. 65, No. 4, pp. 782-796, 2014.
H. Kim, S. Hong, and H. Hong, “Machine Learning Based Stock Price Fluctuation Prediction Models of KOSDAQ-listed Companies Using Online News, Macroeconomic Indicators, Financial Market Indicators, Technical Indicators, and Social Interest Indicators,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 3, pp. 448-459, 2021.
J.D. Piotroski, “Value Investing: Use of His-Torical Financial Statement Information to Separate Winners from Losers: An Indian Evidence,” Journal of Accounting Research Vol. 38, 2000, pp. 1-41. 2000.
B. Hurst, Y.H. Ooi, and L.H. Pedersen, “A Century of Evidence on Trend-Following Investing,” The Journal of Portfolio Management, Vol. 44, No. 1, pp. 15-29, 2017.
P. Malo, A. Sinha, P. Korhonen, J. Wallenius, and P. Takala, “Good Debt or Bad Debt: Detecting Semantic Orientations in Economic Texts,” Journal of the Association for Information Science and Technology, Vol. 65, No. 4, pp. 782-796, 2014.
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