한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

GPT-4o 기반 언어 모델을 활용한 주식 등락 예측: 뉴스 감성 분석의 영향력 평가

Stock Movement Prediction Using GPT-4o Based Language Models: Evaluating the Impact of News Sentiment Analysis

  • 정호연 (배재대학교 드론로봇공학과) ;
  • 홍성초 (배재대학교 공학연구소) ;
  • 임선영 (배재대학교 컴퓨터공학과)
  • Ho-Yeon Jeong (Department of Drone.Robot Engineering, Pai Chai University) ;
  • Seong Cho Hong (Engineering Research Institute, Pai Chai University) ;
  • Sun-Young Ihm (Department of Computer Engineering, Pai Chai University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

본 연구에서는 GPT-4 기반의 자연어 처리를 활용하여 뉴스 기사 제목의 감성 분석을 통해 주식 가격 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. Python을 이용한 웹 크롤링으로 주식 관련 뉴스 기사 제목을 수집하고, GPT API로 긍정도를 분석하여 이를 주식 데이터와 결합한 후 머신러닝 모델에 적용하였다. 여러 회귀 모델을 통해 예측 성능을 비교한 결과, 감성 분석을 포함한 모델에서 예측 성능이 올라감을 확인하였다. 이 연구를 통해 뉴스 감성이 주식 시장 예측에 미치는 영향을 확인할 수 있다.

키워드

과제정보

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2021R1C1C2011105). 본과제(결과물)는 2024년도 교육부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 지자체-대학 협력기반 지역혁신 사업의 결과입니다. (2021RIS-004)

참고문헌

  1. Trang-Thi Ho, Yennun Huang, "Stock Price Movement Prediction Using Sentiment Analysis and CandleStick Chart Representation," Sensors, vol. 21, no. 23, 7957, 2021.
  2. Khedr, A. E., Yaseen, N., "Predicting stock market behavior using data mining technique and news sentiment analysis," International Journal of Intelligent Systems and Applications, vol. 9, no. 7, 22, 2017.