종합설계 및 프로젝트 최종보고서

소개

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목차

1. 요약문

2. 서론
2.1 추진 배경 및 목적
2.2 개발 목표와 내용
2.2.1 프로젝트 개발 목표
2.2.2 프로젝트 개발 내용

3. 관련연구
3.1 기존 개발 연구 동향
3.2 우리 시스템과 비교

4. 설계 및 구현
4.1 구현 환경
4.2 시스템 설계
4.3 구성 요소별 기능 구현
4.3.1 딥러닝
4.3.2 웹페이지

5. 개발 결과
5.1 구현결과
5.2 성능분석
5.2.1 Epoch값에 따른 성능 분석
5.2.2 Learning_rate 값에 따른 성능 분석
5.2.3 train : test 값에 따른 성능 분석
5.2.4 네이버 증권과 사이트 분석

6. 결론 및 기대효과
6.1 결론
6.2 기대 효과

7. 참고 문헌

본문내용

1. 요약문(summary)

이 프로젝트의 최종적인 목표는 과거, 현재 주식데이터의 정보를 가져와 딥러닝 기술을 이용해서 미래 주가예측 결과를 보여주며 주식 이외에 다양한 금융 정보를 한눈에 알아볼 수 있는 웹사이트를 구현하는 것이다. 주식 시장에 관심 가지고 있었는데, 매번 달라지는 주식 시장에서 어느 것이 오르고 어느 것이 내릴지 예측을 할 수 없었다. 그래서 딥러닝을 이용해서 주가예측을 할 수 있다면 더욱 편하게 주식투자를 할 수 있다고 판단해서 만들게 되었다. 날마다 갑작스러운 변동으로 100% 정확성을 가지고 있다고 확신할 수 없지만, 높은 확률로 예측을 할 수 있다고 볼 수 있다. 그리고 주가예측과 더불어서, 각 금융사의 금융 상품들을 나열하며, 미리 적금을 계산하여 얼마나 벌 수 있는지 가늠할 수 있게 웹사이트에 추가하였다.

2. 서론
2.1 추진배경 및 목적

현대 사회에서의 빈익빈 부익부 현상은 너무나도 극명하게 차이가 나고 있으며, 대한민국의 경제성장률도 점차 낮아지는 추세이다. 이러한 현실 속에서 필요한 것은 돈이라 생각을 하였다. 돈은 사람이 살아가는데 필요한 것을 거래하기 위한 재화이자, 부의 가치를 나타내는 지표이다. 이러한 돈을 관리 하기 위해서 금융을 공부하기 시작하였고, 그중에 하나로 주식, 펀드이다.

이전부터 낮아지고 있었던 금리가 이번 코로나19 사태로 더욱 낮아져서 일반적인 예, 적금 같은 안정적인 투자 방법으로는 기대한 만큼의 이익이 나지 않기 때문에 주식과 펀드 투자가 더욱 중요해졌지만, 아무런 정보도 없이 무작정 시작한다면, 오히려 내 자산을 잃을 수도 있다. 그래서 주식, 펀드 투자 공부를 하면서도 어느 상품이 이익을 낼 수 있는지에 대해서 정보를 얻어야 한다. 하지만, 주식과 펀드 시장이 해당 시장 혹은 기업의 사소한 이슈부터 해외시장, 심지어 이번 코로나19 같은 자연재해도 시장에 큰 영향을 주기 때문에 일반적인 투자자들은 예측하기가 어렵다.

참고자료

· 천규승(2016). 부자아빠가 없다면 금융공부부터 해라. 서울: 코리아닷컴.
· 정환용(2017). 난생처음 재테크(카드뉴스로 보는 재테크의 핵심). 서울: 매경출판.
· 윤선희(2016). 한국의 자수성가 부자들. 서울: 한스미디어.
· 조르디 토레스(2016). 텐서플로 첫걸음. 박해선 역. 서울: 한빛미디어.
· 이태철(2019). 우리는 누구나 1인 CEO이다. 서울: 성안당.
· 이지훈(2017) 딥러닝을 이용한 주가예측 모델 (숭실대학교 학위논문)
· 이우식(2017) 딥러닝분석과 지표를 이용한 한국 코스피주가지수 방향성 예측
· 오유진, 한규숙, 김유섭 (2007) 하이브리드 주가예측 모델
· 이보미(2018) 강화학습을 이용한 주가예측 (한양대학교 학위논문)
· 이지훈(2017) 딥러닝을 이용한 주가예측 모델 (숭실대학교 학위논문)
· (https://academic.naver.com/article.naver?doc_id=232707951)
· 이우식(2017) 딥러닝분석과 지표를 이용한 한국 코스피주가지수 방향성 예측
· (http://www.wins.or.kr/DataPool/Board/4xxxx/455xx/45587/JKDISS028-02-05.pdf)
· 오유진, 한규숙, 김유섭 (2007) 하이브리드 주가예측 모델
· (http://www.kmfa.or.kr/paper/econo/2007/8.pdf)
· 이보미(2018) 강화학습을 이용한 주가예측 (한양대학교 학위논문)
· (http://www.ndsl.kr/ndsl/search/detail/article/articleSearchResultDetail.do?cn=DIKO0014874235)
· Flask 활용 https://ndb796.tistory.com/124?category=1013932
· 금융감독원 금융상품통합비교공시 http://finlife.fss.or.kr/main/main.do
· 펀드 투자 시작하기! 5분 만에 주요 개념 총정리 https://youtu.be/JO4JwoM1XNo-
· 텐서플로우 예제모음 https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=koys007&logNo=221081184684&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F
· php를 json으로 파싱하기 http://parkjuwan.dothome.co.kr/wordpress/2017/04/07/json-parsing-php/
· 삼성전자 주가 예측하기 https://teddylee777.github.io/tensorflow/LSTM%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EC%98%88%EC%B8%A1%ED%95%B4%EB%B3%B4%EB%8A%94-%EC%82%BC%EC%84%B1%EC%A0%84%EC%9E%90-%EC%A3%BC%EA%B0%80
· 모두를 위한 머신러닝 / 딥러닝 강의 http://hunkim.github.io/ml/
· 텐서플로우 체크포인트 만들기 http://jaynewho.com/post/8