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Stock Selection Model Based on Machine Learning with Wisdom of Experts and Crowds

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description이 논문은 증권사 애널리스트의 추천(전문가 지혜)과 온라인 사용자 생성 콘텐츠(대중의 지혜)가 주가에 미치는 영향을 비교 분석한다. CSMAR 데이터를 활용한 다변량 선형 회귀 분석 결과, 두 요소 모두 주가에 영향을 미치지만 대중의 정서가 더 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 LightGBM 머신러닝 모델을 적용한 포트폴리오 수익률 분석에서도 투자 전략 수립에 있어 대중의 지혜가 전문가의 지혜보다 더 가치 있음을 시사…

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Stock Selection Model Based on Machine Learning with Wisdom of Experts and Crowds

Source

  • Evernote/Inbox/Stock Selection Model Based on Machine Learning with Wisdom of Experts and Crowds.md

Summary

이 논문은 증권사 애널리스트의 추천(전문가 지혜)과 온라인 사용자 생성 콘텐츠(대중의 지혜)가 주가에 미치는 영향을 비교 분석한다. CSMAR 데이터를 활용한 다변량 선형 회귀 분석 결과, 두 요소 모두 주가에 영향을 미치지만 대중의 정서가 더 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 LightGBM 머신러닝 모델을 적용한 포트폴리오 수익률 분석에서도 투자 전략 수립에 있어 대중의 지혜가 전문가의 지혜보다 더 가치 있음을 시사한다. 결론적으로 투자 결정 시 전문가와 대중의 지혜를 모두 고려해야 한다.

Key Points

  • 증권사 애널리스트 추천과 온라인 대중 콘텐츠가 주가에 미치는 영향 비교
  • 다변량 선형 회귀 분석 결과, 대중의 정서(crowd sentiment)가 주가에 미치는 영향이 전문가의 태도보다 우세함
  • LightGBM 머신러닝 모델을 활용한 주식 추세 예측 및 포트폴리오 수익률 분석
  • 투자 전략 수립 시 대중의 지혜가 전문가의 지혜보다 더 높은 가치를 가짐
  • 투자 결정 시 전문가와 대중의 지혜를 모두 고려할 필요성 제시

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