Title: S&P 500 Stock’s Movement Prediction using CNN
ArXiv ID: 2512.21804
발행일: 2025-12-25
저자: Rahul Gupta
📝 초록 (Abstract)
이 논문은 S&P 500 지수를 구성하는 주식의 움직임을 예측하는데 초점을 맞추고 있다. 과거에는 다양한 방법론을 사용하여 주가 예측에 대한 많은 접근법들이 시장에서 알고리즘 거래와 알파 생성 시스템에 활용되어 왔다. 최근 인공 신경망의 성공은 기계 학습과 딥러닝 분야의 최신 연구를 통해 예측을 가능하게 하는 길을 열었다. 이 논문에서는 실세계 시장 데이터에서 발생하는 주식 분할/배당 이벤트를 포함한 다변량 원시 데이터를 사용하여, 이미지 분류에 가장 잘 알려진 도구인 컨볼루션 신경망(CNN)을 적용하고 있다. 이러한 접근법은 각각의 주식, 섹터별 또는 주식 포트폴리오 전체에 대한 예측이 가능하다.
💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
이 논문은 S&P 500 지수를 구성하는 주식의 움직임을 예측하는데 초점을 맞추고 있다. 과거에는 다양한 방법론을 사용하여 주가 예측에 대한 많은 접근법들이 시장에서 알고리즘 거래와 알파 생성 시스템에 활용되어 왔다. 최근 인공 신경망의 성공은 기계 학습과 딥러닝 분야의 최신 연구를 통해 예측을 가능하게 하는 길을 열었다. 이 논문에서는 실세계 시장 데이터에서 발생하는 주식 분할/배당 이벤트를 포함한 다변량 원시 데이터를 사용하여, 이미지 분류에 가장 잘 알려진 도구인 컨볼루션 신경망(CNN)을 적용하고 있다. 이러한 접근법은 각각의 주식, 섹터별 또는 주식 포트폴리오 전체에 대한 예측이 가능하다.
논문에서 제시된 방법론은 기존의 단일 차원 데이터를 사용하는 대부분의 연구와 달리, 다변량 원시 데이터를 활용한다. 이는 실제 시장 데이터에서 발생하는 복잡한 이벤트들(예: 주식 분할, 배당 등)을 포함하여 더 정확하고 현실적인 예측 모델을 구축하기 위한 노력이다. 특히, CNN은 이미지 분류에 널리 사용되는 알고리즘으로서, 이 논문에서는 주가 데이터를 이미지로 간주하여 처리함으로써 기존의 단일 차원 데이터 접근법보다 더 효과적인 예측 결과를 얻을 수 있었다.
이 연구는 금융 시장에서 딥러닝과 머신 러닝의 적용에 대한 새로운 지평을 열고 있으며, 특히 다변량 원시 데이터와 복잡한 이벤트를 포함하는 모델링 접근법은 향후 연구 및 실제 시장 활용에 중요한 의미를 갖는다. 그러나 이러한 방법론이 실제로 시장에서 얼마나 효과적인지, 그리고 장기적으로 어떤 결과를 가져올지는 추가적인 검증과 연구가 필요하다.
📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)
이 논문은 S&P 500 지수를 구성하는 주식의 움직임을 예측하는데 초점을 맞추고 있다. 과거에는 다양한 방법론을 사용하여 주가 예측에 대한 많은 접근법들이 시장에서 알고리즘 거래와 알파 생성 시스템에 활용되어 왔다. 최근 인공 신경망의 성공은 기계 학습과 딥러닝 분야의 최신 연구를 통해 예측을 가능하게 하는 길을 열었다. 이 논문에서는 실세계 시장 데이터에서 발생하는 주식 분할/배당 이벤트를 포함한 다변량 원시 데이터를 사용하여, 이미지 분류에 가장 잘 알려진 도구인 컨볼루션 신경망(CNN)을 적용하고 있다. 이러한 접근법은 각각의 주식, 섹터별 또는 주식 포트폴리오 전체에 대한 예측이 가능하다.
과거에는 다양한 방법론을 사용하여 주가 움직임을 예측하려는 많은 시도들이 이루어졌으며, 이들 중 일부는 현재 시장에서 알고리즘 거래와 알파 생성 시스템에 활용되고 있다. 인공 신경망의 최근 성공은 기계 학습과 딥러닝 분야의 최신 연구를 통해 예측을 가능하게 하는 길을 열었다. 이 논문에서는 실제 시장 데이터에서 발생하는 주식 분할/배당 이벤트를 포함한 다변량 원시 데이터를 사용하여, 이미지 분류에 가장 잘 알려진 도구인 컨볼루션 신경망(CNN)을 적용하고 있다.
이 연구는 기존의 단일 차원 데이터 접근법과 달리, 실제 시장에서 발생하는 복잡한 이벤트들을 포함한 다변량 원시 데이터를 활용한다. 이러한 접근법은 각각의 주식, 섹터별 또는 주식 포트폴리오 전체에 대한 예측이 가능하다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. 특히, CNN을 사용하여 주가 데이터를 이미지로 간주하고 처리함으로써 기존 방법론보다 더 효과적인 예측 결과를 얻을 수 있었다.
이 연구는 금융 시장에서 딥러닝과 머신 러닝의 적용에 대한 새로운 지평을 열고 있으며, 특히 다변량 원시 데이터와 복잡한 이벤트를 포함하는 모델링 접근법은 향후 연구 및 실제 시장 활용에 중요한 의미를 갖는다. 그러나 이러한 방법론이 실제로 시장에서 얼마나 효과적인지, 그리고 장기적으로 어떤 결과를 가져올지는 추가적인 검증과 연구가 필요하다.
