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논문4

논문리뷰 4. 주가 예측(2) 이전 게시글에 이어 시계열 데이터를 예측해볼 것이다. 이번에 리뷰한 논문은 데이터도 새로 구하여 했기때문에 소개해줄 내용이 많아 따로 적게 되었다. 4. Stock price prediction based on LSTM neural network: the effectiveness of news sentiment analysis, 2020 먼저, py 파일로 NYT API의 뉴스를 수집하는 function을 생성한다. try: key = "회원가입 후 API 사용을 위해 받은 키 입력" year = year_month[0] month = year_month[1] nyt_base_url = "https://api.nytimes.com/svc/archive/v1/" + str(year) + "/" + str(.. 2023. 4. 21.
논문리뷰 4. 주가 예측(1) 주가 예측 논문에는 시계열 데이터를 예측하는 쪽과 분류분석으로 주가의 증가, 감소를 예측하는 쪽이 있다. 논문을 쓰기위해 코드를 정리하며 과거의 리뷰 코드들을 전부 돌려보았다. 그 중 시계열 데이터를 예측하는 논문들을 정리해보려고 한다. 1. The optimization of share price prediction model based on support vector machine, 2011 import yfinance as yf import numpy as np import pandas as pd from sklearn.svm import SVR from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squar.. 2023. 4. 21.
논문 리뷰 3. Why Most Published Research Findings Are False 제목 : Why Most Published Research Findings Are False, 2005 저자 : john P.A. ioannidis 연구를 진행하면서 다수의 Fake 논문도 보았고 딥러닝, 시계열, 분류분석 등등 블로그에 아직 게재하지 않았지만 재현해본 논문들 중 다수 재현을 하기에는 논문에 수록된 정보가 적었고, 정보가 있어도 결과가 같게 혹은 비슷하게도 나오지 않은 경우가 많았다. 이 논문은 한 의사가 논문 분야에서 이 거짓된 논문들에 대해 분석하는 논문이다. 이 논문은 나의 지도교수님께서 꼭 읽어보라며 추천해주신 논문이다. 코드를 이용해 재현할 부분은 없지만 매우 유명하고 중요한 내용이므로 논문에 적힌 내용을 요약, 정리해보도록 하겠다. -------------------------.. 2023. 3. 22.
논문 리뷰 1. Stock Market Forecasting Using Machine Learning Algorithms 논문 명 : Stock Market Forecasting Using Machine Learning Algorithms, 2012 저자 : Shunrong Shen, Haomiao Jiang, Tongda Zhang 논문 방향이 딥러닝을 이용해 주가를 예측하던 것에서 분류분석을 이용해 주가의 흐름을 예측하는 것으로 변경된 후 첫 논문 리뷰이다. 논문을 해석해보고 code를 이용해 논문을 재현해본다. 데이터 : NASDAQ, DJIA, S&P 500, Nikkei 225, Hang Seng index, FTSE100, DAX, ASX, EUR, AUD, JPY, USD, Silver, Platinum, Oil, Gold의 주가 데이터 수집 기간 : 2000-01-04 ~ 2012-10-25 이 논문은 US의.. 2023. 2. 8.

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