<aside> 📝 IEEE Access 저널 게재 (2024.10)

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<aside> ✅ 역할 : 데이터 수집, 전처리 및 EDA

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게재 논문

Leveraging_Stock_Discussion_Forum_Posts_for_Stock_Price_Predictions_Focusing_on_the_Secondary_Battery_Sector.pdf

연구 배경

• COVID-19 이후 한국 주식시장에서 개인 투자자의 비중이 크게 증가했으며, 전통적 금융정보 채널에서 소셜 미디어로 투자 정보가 이동하고 있음
• 이러한 상황에서 소셜 미디어 데이터는 전통적 금융 데이터 분석을 보완할 수 있는 새로운 차원의 정보를 제공함

연구 필요성 및 목적

• 기존 연구는 뉴스 기사에 의존해 주가를 예측하는 데 한정되어 있으며, 개인 투자자의 감성과 의견을 반영한 주식 토론 게시판 데이터의 활용은 부족한 실정임
• 본 연구는 COVID-19 기간 급성장한 이차전지 섹터를 중심으로 주식 토론 게시판 데이터 기반 주가 예측 모델의 정확도를 비교 분석함

분석 내용

• 2020년부터 2022년까지 주요 6개 기업의 주식 데이터와 네이버 주식 토론 게시판 게시글 데이터를 수집함
• 분석 과정은 LDA 토픽 모델링, GPT 기반 감성 분석, 그리고 LSTM 기반 예측 모델 비교로 구성됨
• 예측 모델의 정확도는 입력 데이터에 따라 4가지 경우로 비교함
  • P (Price)
  • P+S (Price + Sentiment)
  • P+T (Price + Topic)
  • P+S+T (Price + Topic + Sentiment)

분석 결과 및 결론