인공신경망을 이용한 실적 공시 후 주가 예측

Predicting Stock Prices Based on Neural Networks Around Earnings Announcements

본 연구는 정보거래자(informed trader)로 분류할 수 있는 펀드, 금융기관, 외국인 투자자 및 비정보거래자(uninformed trader)인 개인 투자자 등 4그룹으로 분류된 투자자의 매수매도 거래 데이터를 이용하여 실적 공시 후 5% 이상의 주가 상승과 5% 이상의 주가 하락 예측이 가능한가를 딥뉴럴네트워크를 이용하여 분석하였다. 분석은 실적 공시 후 5% 이상의 주가 상승 발생을 탐지하는 모델의 성능(recall)과 모델이 5% 이상 주가 상승 신호를 줄 때 그것의 예측 정확도를 확인(precision)하는 것을 중심으로 분석하였다. 분석 결과 4개 투자자 그룹 중 전체적으로 가장 높은 정확도는 외국인 투자자의 매수매도 거래를 이용한 경우이다. 외국인 투자자의 매수매도 거래를 예측에 활용하는 경우, 모델이 만약 5% 이상 상승할 것으로 신호를 준다면 정확히 맞을 확률은 56%이고, 5% 이상 하락할 것으로 신호를 주는 경우 정확히 맞을 확률은 54.2%인 것으로 분석되었다. 5% 이상 가격 상승을 탐지하는 모델의 능력은 금융기관의 매수매도를 이용하는 경우 최고 62.5%로 나타났고, 5% 이상 가격 하락의 경우 개인 투자자의 매수매도를 이용하는 경우 최고 55.3%로 분석되었다.

This study analyzes the accuracy of the prediction model of 5% price up and down based on the deep neural network. To examine the model precision, this study uses the purchase and sale transaction data of investors classified into 4 groups: funds, financial institutions, foreign investors, and individual investors. Overall, the highest accuracy is found for foreign investors. When the foreign investors’ data is used and if the model gives a signal that prices will rise by 5% or more, the probability of being correct is 56%. If the model signals a fall of 5% or more, the probability of being correct is 54.2%. For the financial institution’s buy and sell data, the model’s prediction precision for a price increase of 5% or more is 62.5%. The accuracy of the model predicting a price drop of 5% or more is 55.3%, when used with the individual investors’ data.