[python] 주식 가격 예측을 위한 텍스트 마이닝 기술의 활용

15 Dec 2023

python

주식 투자자들은 가격 예측을 위해 다양한 기술과 방법을 사용하고 있습니다. 최근에는 텍스트 마이닝 기술이 주식 시장에서의 예측에 활용되고 있으며, 이 기술은 투자자들에게 유용한 정보를 제공하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.

텍스트 마이닝과 주식 시장

텍스트 마이닝은 대량의 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 분석하는 기술입니다. 이 기술은 뉴스 기사, 트윗, 블로그 글, 기업 보고서와 같은 다양한 소스에서 정보를 추출하여 텍스트 데이터를 분석합니다. 특히, 주식 시장에서는 기업의 실적 발표, 경제 지표, 정치적 이벤트 등이 주식 가격에 영향을 미치므로, 이러한 정보들을 텍스트 마이닝을 통해 분석할 수 있습니다.

감성 분석을 통한 주식 예측

텍스트 마이닝 기술 중 감성 분석은 주식 시장에서 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. 감성 분석은 긍정적, 부정적, 중립적인 감성을 분석하여 이를 바탕으로 주식 가격의 추세를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 기업의 실적 발표에 대한 기사들을 감성 분석하여 긍정적인 반응이 많을 경우 주식 가격이 상승할 가능성이 있다고 볼 수 있습니다.

from textblob import TextBlob

# 감성 분석 예시
text = "기업 A의 신제품 출시 소식에 대한 긍정적인 기사들이 많이 보도되고 있습니다."
blob = TextBlob(text)
sentiment = blob.sentiment
print(sentiment)

토픽 모델링을 통한 향후 추세 예측

토픽 모델링은 텍스트 데이터에서 주요 주제를 추출하는 기술로, 기업의 관련 뉴스나 보고서를 분석하여 어떤 주제가 현재 시장에 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 주식 시장의 향후 추세를 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

from gensim import corpora, models
import gensim

# 토픽 모델링 예시
documents = ["기업 A의 실적이 예상을 상회하여 주가 상승", "글로벌 경기둔화 우려로 인해 주가 하락", "신제품 출시 소식으로 기대감 상승"]
texts = [[word for word in document.lower().split()] for document in documents]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
ldamodel = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word = dictionary, passes=15)
print(ldamodel.print_topics(num_topics=2, num_words=4))

결론

텍스트 마이닝 기술은 주식 시장에서의 예측에 유용하게 활용될 수 있는 강력한 도구입니다. 감성 분석과 토픽 모델링을 통해 텍스트 데이터를 분석하고, 이를 이용하여 주식 시장의 향후 추세를 예측할 수 있습니다. 향후에는 텍스트 마이닝 기술의 발전으로 더욱 정확한 주식 가격 예측이 가능해질 것으로 기대됩니다.