A stock price prediction system based on deep learning and economic indicators

• Main Authors: YOUNG HOON JIN, SUNGHYUCK HONG, SE HYUN JI
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 20.12.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES; PHYSICS; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR

The present invention relates to a stock price prediction system based on deep learning and economic indicators for analyzing economic indicators that affect a stock price as leading indicators and predicting a stock price through continuous iterative learning by adjusting a weight for macro indicators when a difference occurs by comparing an actual stock price and a predicted stock price after predicting the stock price through deep learning-based prediction. The system comprises: a data collection unit that collects stock price information and economic indicators as time-series data; a prediction neural network management unit that trains a neural network (hereinafter referred to as a prediction neural network) for each stock price and economic indicator; a stock price and indicator prediction unit that predicts a stock price and economic indicators, separately, using the trained prediction neural network; a correction neural network management unit that trains a neural network (hereinafter referred to as a correction neural network) for a correction value; and a stock price correction unit that obtains the correction value with the trained correction neural network and reflects the obtained correction value to the predicted stock price. By analyzing the effect of macro indicators on a stock price and correcting the stock price with the correction value, the stock price can be predicted more precisely, and a more rational and sound investment in stocks can be provided. 주가에 영향을 미치는 경제 지표를 선행지표로 분석하고, 주가예측을 딥러닝 기반의 예측을 통하여 예측 후 실제 주가를 비교하여 차이가 발생하면 거시지표에 대한 가중치를 조절하여 지속적인 반복학습을 통하여 주가를 예측하는, 딥러닝과 경제 지표 기반 주가 예측 시스템에 관한 것으로서, 주가 정보 및 경제 지표를 시계열 데이터로서 수집하는 데이터 수집부; 각 주가 및 경제지표 각각을 위한 신경망(이하 예측용 신경망)을 학습시키는 예측신경망 관리부; 학습된 예측용 신경망으로 주가 및 경제지표 각각을 예측하는 주가및지표 예측부; 보정치를 위한 신경망(이하 보정용 신경망)을 학습시키는 보정신경망 관리부; 및, 학습된 보정용 신경망으로 보정치를 획득하고, 획득된 보정치를, 예측된 주가에 반영하여 보정하는 주가 보정부를 포함하는 구성을 마련한다. 상기와 같은 시스템에 의하여, 거시지표가 주가에 미치는 영향을 분석하여 보정치로 보정함으로써, 더 정밀하게 주가를 예측할 수 있고, 주식에 대하여 보다 합리적이고 건전한 투자를 제공할 수 있다.