
멀티모달 접근 방식으로 주가 예측하기 ( 25. 01. 23)
최초 작성: 2025. 3. 20.

중립
이 글은 중립적 관점에서 작성된 분석글입니다. 투자는 항상 신중한 판단 하에 진행하시기 바랍니다.
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Fact
데이터 수집: 월마트, 디즈니, 마이크로소프트 주식의 가격 데이터, 트위터 데이터, 뉴스 기사 활용.
감성 분석: ChatGPT-4o 및 FinBERT를 활용하여 트윗과 뉴스 기사의 감성 점수를 계산하고, 트윗 참여 지표를 가중하여 반영.
기술적 지표: RSI, SMA 등 활용 후 Min-Max 정규화 수행.
모델 사용: LSTM을 활용하여 주가 예측을 수행하며, 10회 반복 학습을 통해 성능 평가.
소셜 미디어 데이터를 기술적 지표와 결합하면 예측 정확도가 향상됨.
FinBERT와 ChatGPT-4o의 감성 분석 결과는 유사하여 감성 통합의 견고성을 확인.
특정 주식별로 최적의 데이터 조합이 달랐으며, Walmart는 가격·뉴스 기사, Disney는 감성 점수, Microsoft는 기술 지표·트윗 조합이 최적임.
Opinion
본 연구는 주가 예측 모델에 전통적인 금융 데이터뿐만 아니라 트윗과 뉴스 기사를 결합한 멀티모달 접근이 예측 정확도를 향상시킬 수 있음을 실증적으로 입증했다. 특히 ChatGPT-4o 및 FinBERT를 활용한 감성 분석이 신뢰할 수 있는 정보를 제공하며, 트윗 참여 지표를 감성 점수에 반영함으로써 예측 성능을 더욱 개선할 수 있음을 확인했다. 다만 주식별로 최적의 데이터 조합이 다르다는 점에서, 모든 주식에 동일한 모델을 적용하는 것보다는 특정 자산의 특성에 맞는 맞춤형 모델이 필요하다는 점을 강조한다.
Core Sell Point
멀티모달 데이터를 활용한 주가 예측 모델은 전통적 접근법보다 정확도가 높으며, 감성 분석과 기술적 지표의 최적 조합이 주식별로 다를 수 있음을 시사한다.
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