뉴스의 감성정보와 딥러닝을 이용한 암호화폐 가격 예측모형

The prediction model of cryptocurrency price using news sentiment analysis and deep learning

암호화폐 중 대표적인 비트코인은 전세계적으로 많은 관심을 받고 있다. 비트코인의 가격은 높은 변동성으로 인해 투자자들에게 위험 요인으로 작용한다. 뉴스정보는 시장외부의 다양한 정보를 제공하고 있으며 긍정적인 뉴스정보는 투자심리를 자극하며, 투자자에게 유용한 정보를 제공할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 비트코인의 가격을 예측하기 위해 과거의 가격정보에 뉴스정보를 반영하여 예측모형을 구축하였다. 일별 데이터를 사용하였으며 ARIMA, 인공지능 기법, 딥러닝 기법을 적용하여 MSE, RMSE, MAE, MAPE로 모형의 성과를 비교하였다. 연구결과, 과거의 가격정보로만 예측모형을 구축한 예측성과보다 뉴스정보를 반영한 예측모형의 성과가 우수한 것으로 나타났으며 RNN을 적용한 딥러닝 기법에서 MAPE가 1.61%로 가장 우수한 예측성과를 보였다. 이는 비트코인에 대한 무리한 투기를 예방하고 시장 활성화 및 투자자들에게 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.