뉴스 제목 머신러닝을 통한 코로나 팬데믹 기간 동안의 제약회사 주가 예측 (Stock Prices Prediction Using a Machine Learning with News Headlines for a Pharmaceutical Company during COVID-19 Pandemic)

서지정보

· 발행기관 : 국제e-비즈니스학회
· 수록지 정보 : e-비즈니스연구 / 23권 / 4호 / 237 ~ 255페이지
· 저자명 : 장영일, 정유수

초록

코로나 팬데믹 동안 진단키트, 백신, 치료제 등의 이슈로 바이오, 제약회사들의 주가는 극심한 유동성을가지게 되었다. 투자자들은 기업들의 코로나 백신이나 치료제에 대한 개발성과에 관련된 주요 정보 를 대부분뉴스를 통해서 취득할 수 있었다. 본 연구에서는 정보원천으로서의 뉴스를 BERT(bidirectional encoder representations from transforms)로 학습한 뒤 S제약에 대한 주가를 예측하고자 한다. 이를 통해 코로나 팬데믹과같은 외부적인 요인들에 의해 극심한 주가 변동성이 발생하였을 때, 투자자들의 투자 방법론을 모색하고자한다.
본 연구의 연구방법은 첫째, 코로나 팬데믹 기간 동안 S제약 주가 변동시기를 유동성에 따라 나누었다.
둘째, 모델의 학습을 위한 트레이닝 데이터 셋이 될 S제약과 관련된 뉴스를 시기별로 수집하였다. 셋째, 수집한 뉴스에서 헤드라인을 추출하여 그 뉴스가 S제약의 주가 상승이나 주가 하락과 관련된 뉴스인지를태깅하였으며 넷째, 주가의 예측을 위해 수집된 뉴스 헤드라인을 BERT에 단일문장 분류(single sentence classification)로 학습하도록 하였다. 다섯째, 지난 2년 동안의 S제약과 관련된 모든 뉴스를 수집하고 이 뉴스의제목을 전이학습시켜 주가상승과 하락을 예측하였다.
전체적인 예측정확도는 0.78, 주가하락과 주가상승을 예측했을 경우 f1-score는 각각 0.80, 0.78의 값으로나타났다. 주가 상승일 발행 뉴스에 대한 상승 예측 정확도는 72.0%, 주가 하락일 발행 뉴스에 대한 주가하락 예측 정확도는 65.0%이었다.

영어초록

Research Purpose: Developing an investment methodology with BERT for individual investors when extreme stock price liquidity occurs due to external factors like the COVID-19 pandemic.
Research Methods: The learning direction of BERT was determined by single sentence classification and transfer learning was performed with news headlines related to a pharmaceutical company during the COVID-19 pandemic.
Results in Research: The overall accuracy of the stock price prediction was 0.78. Specifically, accuracy of stock price rise prediction for news published on the day of stock price rise was 72.0%, and the accuracy of stock price fall prediction for news published on a fall day was 65.0%.
Research Conclusion: This model, which learned the news, predicted the direction of stock prices well. If several clues, such as drug development, relationships with other companies, and comments from management or business owners, are reflected in the news, it will be easier to predict how the company's stock price will change.
Suggestion in Research: Individual investors have limited access to corporate information. In particular, when extreme external factors occur such as COVID-19, they are forced to make investment decisions through the news related to companies interested. This study presents a stock price prediction methodology using a machine learning with the news headlines.

참고자료

· 없음