데이터 마이닝 기법을 이용한 주가 예측

목차

1. 서론
2. 사전 연구
3. 데이터
4. 분석
5. 결론
6. references

본문내용

1.서론
Project 선정 배경
- KOSPI 시장의 짧은 역사에도 불구하고 참가자의 (거래량 기준) 꾸준한 증가
- 거래의 50% 이상이 개인 투자자에 의해 이루어 지고 있음
- 개인 투자자들의 기대 수익률에만 관심을 둔 비합리적인 투자
- 위험에 대한 정확한 예측이 요구된다.
(최근 경제 지표에 대한 관심이 많아지면서, 주식시장에서 주가 예측에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다.
기존 연구들은 통계적 기법을 기반으로 예측하였지만, 최근 데이터 마이닝의 기법을 이용한 모델이 주가 예측에 적용되고 있다.)

Project 목표
1.KOSPI 지수에 영향을 미치는 핵심 경제지표를 찾고 경제 전반을 이해한다.
- 국내 증시와 해외 증시 사이의 연관성
- 금리, 환율과의 관계

2. KOSPI 지수 관련 금융상품들의 유동성을 파악하고, 건강한 투자를 유도한다.
- KOSPI 200인덱스 관련 펀드상품

3. 주가지수의 향후 상승 및 하락 예측

참고 자료

이수용•이일병, “FUZZY이론과 SVM을 이용한 KOSPI200지수 패턴분류기”, 한국데이터마이닝 학회 추계학술대회 PROCEEDINGS, 33-1348 (2002)
현창호, “Artificial Neural Network를 이용한 일별 종합주가지수 예측” (1996)
F. Alan, “Stock Selection using Support Vector Machines”, www.kernel-machines.org
Kimoto, A. K. Yoda, M. and Takeoka, M, “Stock market prediction system with modular neural network”, Proceedings of the I. Joint Conference on Neural Networks, San Diego, California (1990)
Lapedes, A. and Faver, R., “Nonlinear Signal Processing Using Neural Networks”,Prediction System Modeling, Las Almos National Laboratory LA-UR-87-2662 (1987)
M. W. Chang, “Analysis of nonstaionary time series using support vector machines”,www.kernel-machines.org