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저자정보
김예찬 (동국대학교 서울) 김진영 (동국대학교 서울) 김채린 (동국대학교 서울) 김경재 (동국대학교 서울)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제28권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
287 - 308 (22page)

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최근 비트코인을 필두로한 암호화폐의 폭발적인 성장이 금융 시장의 주요 이슈로 떠오르고 있다. 이에 전 세계적인 암호화폐 투자의 관심이 증가하고 있지만, 24시간 365일 운영되는 시장과 가격 변동성, 그리고 기하 급수적으로 증가하고 있는 암호화폐 종류는 암호화폐 투자자들에게 리스크로 제공되고 있어, 특히 암호화폐 포트폴리오를 구상하는데 있어 추천에 적합하지 않는 암호화폐들을 구분하여 투자자들의 리스크를 감소시킬 수 있는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 논문은 기존에 있었던 단순히 암호화폐 가격의 미래를 예측하여 수익률을 극대화 하거나, 수익률에 초점을 맞추어 암호화폐 포트폴리오를 구성하는 연구들과 달리, 투자자들의 성향을 반영하고, 투자에 적합한 암호화폐를 머신러닝 기법 중 하나인 Apriori 알고리즘을 활용하여 추천하되, 추천에 적합한 알트코인들을 비트코인의 유사도와 연관규칙을 중심으로 선별하여, 투자자들의 리스크를 감소시킬 수 있는 적합한 추천 방식과 해석을 제시한다.
#비트코인 #암호화폐 #포트폴리오 #Apriori 알고리즘 #유사도 #Bitcoin #Cryptocurrency #Portfolio #Apriori algorithm #Similarity

목차

1. 서론
2. 선행연구
3. 연구방법
4. 연구 결과
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
김은미, 홍준우. (2020). 뉴스의 감성정보와 딥러닝을 이용한 암호화폐 가격 예측모형. 한국 IT서비스학회 학술대회 논문집, 2020(3), 122-126. google schola 김진민, 권용현. (2019). 암호화폐의 가격결정요인에 관한 실증연구: 규제리스크, 매스미디어 노출 및 신규상장 효과에 관하여. 정보 사회와 미디어, 20(2), 1-29. dbpia 원종관, 홍태호. (2021). 텍스트 마이닝과 딥러닝을 활용한 암호화폐 가격 예측 : 한국과 미국시장 비교. 지식경영연구, 22(2), 1-17 dbpia 이준식, 김건우, 박도형. (2018). 비트코인 가격 변화에 관한 실증분석. 지능정보연구, 24(2), 195-220. google schola 임준호. (2011). 연관규칙을 이용한 의료데이터 마이닝. 국내석사학위논문 고려대학교 컴퓨터정보통신대학원, 서울. google schola

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