인공 신경망과 웨이블릿 변환을 이용한 주가 지수 예측

하현수, 하경모

http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.12.1249

기계학습 기술과 인공신경망 기술의 발전과 함께 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 다양하게 시도되어 왔다. 특히 영상, 음성 처리를 위한 인공신경망 기술들이 주식시장 예측에 도입되어 예측의 정확도를 향상시키고 있다. 본 논문에서는 KOSPI의 지수변화와 방향성을 예측하기 위해 추출한 기술적 지표를 웨이블릿 변환을 이용하여 고주파수부분과 저주파수부분으로 나누어 인공신경망에서 각각 독립적으로 학습하고 예측한 다음, 고주파수부분과 저주파수부분을 합하여 지수와 방향성을 최종 예측하였다. 인공신경망으로 합성곱신경망, Dual Path Network 그리고 LSTM을 사용하여 인공신경망 간의 성능비교와 웨이블릿 변환의 효용성을 분석하였다. 지수예측에서는 합성곱신경망이 MAPE 0.51%, 등락예측에서는 LSTM이 정확도 81.7%로 최적의 결과를 보였고, 웨이블릿 변환으로 향상된 성능은 지수 예측의 경우 평균 38%, 등락 예측의 경우 평균 25%를 얻어 웨이블릿 변환의 효용성을 확인하였다.