워렌 Bo.fit(돈) :오늘 투자하면 내알 커피값이 공짜! 계좌 : 신한금융투자 270-19-869315 13기 정상형 조수연 최정만 [국내 최초 빅데이터 연합동아리 BOAZ] 유튜브 - https://www.youtube.com/channel/UCSniI26A56n2QZ71opJtTUg 페이스북 - https://www.facebook.com/BOAZbigdata 인스타그램 - http://www.instagram.com/boaz_bigdata 블로그 - https://blog.naver.com/boazbigdata

1. STOCK PREDICTION
Boaz 13기 최정만
Boaz 13기 조수연
Boaz 13기 정상형
Warren Bo.fit(money)
https://github.com/Boaz13-stock-prediction/stock_prediction

2. CONTENTS
Introduction Data preprocess
Machine Learning Portfolio
- Fundamental view
- Technical view
- Behavior view
- Data Pipeline
- Fundamental Feature
- Event Embedding
- Technical Indicator
- Modeling
- Labeling
- Backtesting
- Conclusion
- Limitation
- Future Job

3. 4

4. “큰 돈은 사고 파는 거래가 아니라
기다림에 있습니다＂
Charlie munger
5

5. “저희는 가치투자로 대변되는 기약 없는
기다림에 대한 의문을 가졌습니다＂
6

6. Introduction
FUNDAMENTAL VIEW
기본적 분석은 자산의 내재가치를 평가하고 미래에 자산의 가격에 영향을 미칠 수
있는 요소를 분석하는 방법이다. 이러한 형태의 분석은 재무제표와 산업 동향 뿐만
아니라 외부 사건 및 영향에 기초한다.
BEHAVIAL VIEW
행동 분석은 개인의 행동을 이해하려는 자연과학이다. 개인의 행동을 예측하
기 위해 머신 러닝을 방법을 사용할 수 있다.
TECHINICAL VIEW
기술 지표는 거래자가 사용하는 유가증권이나 계약의 가격, 물량 및/또는 공
개 이자 등을 분석해 도출한다. 주로 패턴 기반의 신호다.
1
3
2

7. Introduction : Fundamental view
FUNDAMENTAL VIEW
- Volatility Index
- WTI (West Texas Intermediate)
- Industry Specialization

8. Introduction : Behavior view
BEHAVIOR VIEW
- Online News
- Event Embedding

9. Introduction : Technical view
TECHINICAL VIEW
- RSI (Relative Strength Index)
- MOMENTUM
- STOCHASTIC etc

10. Secondary battery Cosmetics Livestock
INDUSTRY

11. Data Preprocess : Data Pipeline
Translated
Online news
Fundamental
Features
Technical
Features
SVO Extract
Feature
Engineering Feature Vector
Embedded
Vector
(S, V, O)
Event Vector
Bert Fine
Tuning
Neural
Tensor
Network
Machine
Learning

12. RSI
MACD
Stochastic rsi
ADX
Momentum 등
Technical
Features
Data Preprocess : Data Collection
매출액
수정주가, 영업이익,
재무제표 데이터,
Kospi 인덱스,
광물 및 원자재 가격,
유가, 환율, 채권 등
Fundamental
Features
기업명,
구제역, 돼지 열병,
한중 무역, 국제 정세,
전기차, 2차 전지 등
키워드 크롤링
Online News
Crawling

13. Data Preprocess : Data Collection (Livestock)
돼지고기, 소고기, 닭고기 등 사료 가격
밀, 대두박, 옥수수 등 곡물 가격
매출액, 영업이익 등 재무제표 데이터
유가, 환율, 채권 등
Kospi index, Kosdaq index 등
Fundamental
Features
기업명, 구제역, 돼지 열병,
조류독감 등 keyword 크롤링
RSI, MACD,
CCI, ADX,
Momentum 등의 기술 지표
Online News
Crawling
Technical
Features

14. Data Preprocess : Data Collection (Cosmetic)
기업명 , 한한령, 한중무역, 한중관계
한방화장품, 화장품불매운동, 화장품 논란
화장품수출, 화장품 한류영향 등
키워드 크롤링
Online News
Crawling
화장품 원자재 데이터 (레몬유 등 )
유가, 환율, 채권 등
RSI, MACD,
CCI, ADX,
Momentum 등의 기술 지표
Fundamental
Features
Technical
Features

15. 다음날 주가 예측에 유의미한 feature
각 산업군별 선정 변수 매크로 데이터재무제표 데이터
FUNDAMENTAL FEATURE

16. Event Embedding : News data 필터링 및 전 처리
News 데이터 크롤링
불용어 제거 및 한자어 replace
번역
중국 왕이 방한 소식에 화장품 관련 주식 강세
中 왕이 방한 소식에 화장품 관련 株 강세
Cosmetics-related stocks are bullish on news of
Chinese King Wang's visit to Korea

17. Event Embedding : SVO 추출
Cosmetics-related stocks are bullish on news of
Chinese King Wang's visit to Korea
번역된 기사
SVO 추출
Subject
Verb
Objective
S : Cosmetics-related stocks
V : are bullish on
O : news of Chinese King Wangs visit
S : stocks
V : are bullish on
O : news of Chinese King Wangs visit to Korea

18. Event Embedding : Neural Tensor Network

19. Event Embedding : Event Vector
해당 날짜에 추출된 모든 svo
vector의 mean 값을 사용

20. Event Feature
WITH EVENT VECTORWITHOUT EVENT VECTOR

21. Technical Indicator
각 종목의 시가,종가,
고가,저가,거래량
RSI, MACD, Momentum 등의
10여개의 technical indicator
Momentum =
𝐶𝑙𝑜𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑝𝑟𝑖𝑐𝑒 𝑋 100
𝐶𝑙𝑜𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑝𝑟𝑖𝑐𝑒 7 𝑑𝑎𝑦𝑠 𝑏𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒
A/D =
𝑐𝑙𝑜𝑠𝑒 − 𝑙𝑜𝑤𝑒𝑠𝑡 − ℎ𝑖𝑔ℎ𝑒𝑠𝑡 − 𝑐𝑙𝑜𝑠𝑒 𝑋 𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒
ℎ𝑖𝑔ℎ𝑒𝑠𝑡 − 𝑙𝑜𝑤𝑒𝑠𝑡
ሻ
BB upper = 𝑚𝑜𝑣𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝑜𝑓 20 𝑑𝑎𝑦𝑠 +
(𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑜𝑓 20 𝑑𝑎𝑦𝑠 𝑋 2

22. Technical Indicator
각 종목의 시가,종가,
고가,저가,거래량
RSI, MACD, Momentum 등의
10여개의 technical indicator

23. Machine Learning
데이터의 개수가 충분한가?
1년 거래일 약 250일 10년 학습 가정 > 2500 row
vs
ML DL?

24. Machine Learning Modeling
Staking
Random Forest
Bagging
Support Vector Machine
CatBoosting
LightGBM
XGBoost
Voting

25. Machine Learning Labeling
WITH Target Label : 0 ~1 WITH Target Label : -2 ~ 2

26. Machine Learning Modeling : 2차 전지
코스모 신소재 엘엔에프

27. Machine Learning Modeling : 축산업
대주 산업 케이씨피드

28. Machine Learning Modeling : 화장품
코스맥스 한국 화장품

29. 특정 기업 예측이 틀린 경우
손실을 가져 올 수 있다
어떻게 해야 리스크를 줄일 수 있을까?

30. PORTFOLIO
최초 포트폴리오 / 수익률 17.2 %

31. PORTFOLIO
Our Strategy
- 3개 산업 군 총 12개 기업
- 다음날 상승 예측된 기업 추출
- 그 기업 중 특정 시그널 값 이상만을 매수

32. PORTFOLIO
최종 포트폴리오 / 수익률 32.4 %

33. LIMITATION
강화학습을 통한 포트폴리오 구성
실전투자 미 진행

34. FUTURE JOB
강화학습을 통한 포트폴리오 구성
자동화 프로세스 기반의 실전투자 진행
모든 프로세스 자동화

35. Q & A