데이터마이닝 기법을 이용한 주가수익률 예측연구

A Research on Data Minning Technology Using Rough Set Analysis for Prediction of Stock Returns

많은 다양한 통계적 방법론들과 인공지능기법들이 주가의 예측력을 향상시키기 위하여 사용되어 왔다. 최근에는 이러한 다양한 방법론들을 통합하여 예측력을 높이기 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이것은 주로 통합적 모형이나 시스템은 다양한 모형화 과정을 효과적으로 통합한다든지 혹은 개별 모형의 결과값을 통합하는 형태로 개발될 수 있다. 본 연구는 러프집합분석을 소개하면서 이것을 개별 모형들의 결과값을 결합하는 주요 방법론으로 활용한다. 또 제시된 방법론의 예측력을 분석하기 위하여 다른 개별 방법론들과 예측력을 비교하는 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 러프집합을 활용한 통합방법론이 다른 개별방법론보다 우수한 예측성과를 보여주었다.

Many different statistical and artificial intelligent techniques have been applied to improve the predictability of stock return. The integrative models and systems have also been developed by effectively combining different modeling processes or combining the outcomes of individual models. In this paper, we introduced the rough set analysis and used it for combining the individual outcomes. An experiment was conducted to compare the prediction capability of the combined with those of other methods. The proposed rough set method outperformed the others.