한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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히스토그램 기반 상호 정보량 지표를 활용한 전체 그래프 임베딩 기반의 수익률 예측

Financial Asset Return Prediction via Whole-Graph Embedding Leveraging Histogram-Based Mutual Information

  • 최인수 (KAIST 산업및시스템공학과) ;
  • 김우창 (KAIST 산업및시스템공학과)
  • Insu Choi (Dept. of Industrial and Systems Engineering, KAIST) ;
  • Woo Chang Kim (Dept. of Industrial and Systems Engineering, KAIST)
  • 발행 : 2023.11.02
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초록

본 논문에서는 정보 이론 기반 지표의 힘을 활용하여 전체 그래프 임베딩 방법론의 한 가지인 GL2vec 을 사용하여 임베딩을 생성하고, 이를 바탕으로 상장지수펀드 (ETF, Exchange Traded Fund) 수익률을 예측하는 모형을 생성하고자 하였다. 본 연구는 그래프 구조에 금융 데이터를 내장하고 고급 신경망 기술을 적용하여 예측 정확도를 향상시키는 데에 기여할 수 있음을 확인하였다.

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