주식 시장 예측

확률론적 관계형 주식 시장 예측을 위한 확산 모델 활용

본 연구에서는 확산 모델을 활용하여 주식 시장 예측 및 포트폴리오 관리를 일반화하는 접근법을 제안한다. 기존 연구에서는 주식 간 관계를 모델링하여 시장 시계열 예측과 포트폴리오 관리에 활용하였지만, 여전히 불확실성을 다루는 데 한계가 있었다. 확률론적 방법은 시계열 예측에서 높은 불확실성을 효과적으로 모방할 수 있다는 점에 착안하여, 확산 모델을 활용한 새로운 아키텍처를 제안한다. 또한 마스크 관계 변환기(MRT)를 사용하여 역사적 주식 특징과 주식 간 관계를 활용하는 새로운 결정론적 아키텍처 MaTCHS를 제안한다. 실험 결과, 제안 모델이 주식 움직임 예측과 포트폴리오 관리 분야에서 최신 기술 수준을 달성하는 것으로 나타났다.

확률적 관계형 주식 시장 예측을 위한 확산 모델 활용

확률론적 관계형 주식 시장 예측을 위한 확산 모델 활용

위보 플랫폼 전문가들은 주식 시장을 더 잘 예측할까요?