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**1. 연구 배경**
최근 기업의 주가 예측을 위해 인공지능 기술을 활용한 다양한 모델이 개발되고 있으나, 이러한 모델들의 정확도와 안정성은 아직도 미흡한 경우가 많다. 따라서 본 연구는 AI를 활용하여 특정 기업의 주가를 예측하는 모델의 정확도와 안정성을 높이는 방안을 도출하기 위해 진행되었다.
**2. 데이터 수집 및 전처리**
먼저, 연구 대상인 특정 기업의 주가와 관련된 다양한 데이터를 수집하고 이를 전처리하는 작업을 진행하였다. 주가 데이터뿐만 아니라 기업의 재무정보, 산업 동향, 경영정보 등 다양한 요인을 종합적으로 고려하여 모델의 입력 데이터로 활용하였다.
**3. 모델 개발**
다음으로, 데이터를 바탕으로 AI 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 주로 딥러닝 알고리즘을 사용하여 모델을 구축하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 시계열 데이터와 이미지 데이터를 처리하는 모델을 디자인하였다. 또한, 추가적으로 강화학습(Reinforcement Learning)을 결합하여 모델의 안정성을 향상시키는 실험도 진행하였다.
**4. 모델 평가 및 성능 향상**
모델을 학습시킨 후, 다양
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