제1회 IT정책전략연구소 Research Seminar - 연세대학교 정보대학원 수업내용

2015-02-26 제1회 IT정책전략연구소 Research Seminar

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주식 = 랜덤워크. 이게 그 동안의 전통적인 이론이었다.

Fama는 데이터를 분석하면 어느정도 예측이 가능하지 않나? 라고 했다. (노벨상)

AI, 통계, 수학적 모델 등으로 주가를 예측하곤 했다.

Bollen 소셜미디어로 주가를 예측한다? 우왕 신기.

신생 저널로 대박을 쳤다. 투자 컨설팅 Firm도 만들었다.

Kim et al in Korea(2014) 이 연구를 한국에서 해보자.

SNS + 모바일로 주식을 예측해보자.

즉, 소셜미디어가 주가를 예측하는 데에 도움을 준다면, 모바일로 주식을 사용하는 사람들에게 더 영향을 주지 않을까? SNS의 텍스트를 가지고 사람들의 감정을 측정한다. (형태소 분석기 루씬?) 그리고 모바일로 주식을 사용하는 사람들이 일반적인 사용자보다 영향력이 더 크지 않을까? (혹은 특정한 패턴을 보이지 않을까?)

한국거래소에서 직접 데이터를 요청해서 분석했다.

(한계: 모바일로 주문한 개인들의 호가는 구할 수 없었다. 개인정보 문제 때문에)

R로 하면 긁어오는 것은 어렵지 않으나 Text mining이 어려웠다. Daum Soft에서 Social Matrix라는 프로그램을 만들어서 판매를 합니다. 거기에서 소셜미디어의 감정을 측정함. (Opinion-mining technology)

회기 분석의 결과.

Coefficient Value

긍정적인 정보는 0.0413만큼 부정적인 정보는 -0.03 만큼 영향을 미쳤다.

모바일 Sell 3.7 이 모바일 Buy1.7보다 훨씬 많다. 즉, 모바일 유저들은 긍정적인 뉴스를 보면 많이들 팔았다.

Granger Causality 테스트

과거의 볼륨이 현재의 볼륨에 영향을 주면 Cordiality가 있다고 본다. (feedback 관계)

VAR (벡터 에러 커렉션 모델)

하나의 충격이 다른 영역에 충격을 얼마나 영향을 미치는지에 대한 모형

SNS의 감정상태가 모바일 Buy나 모바일 Sell 의 값이 전통적인 주식거래의 방식보다 반응정도가 크다.

<그림1>

 

Q. 청중 질문들

 - 이슈의 경중을 기반으로 예측을 해보는 것이 좋지 않나. 단순히 긍정/부정이 아니라 사안의 중요도 Big  Impact 로 분류. 

 - 주가에 특정 단어가 나오면 변동이 있는가.

 - 자료 출처는?

모바일 정보 = 한국거래소

주식 정보 = 공시된 가격

SNS 정보 = 다음 소프트

 - Public 미디어와 SNS의 연관성이 있을 텐데, Public 미디어와 주식간의 연관관계는 어떻게 되는지..!?

 

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펀딩의 변화

CrunchBase

Kick Starter

AngelList -  지분 분배형 Crowdfunding

 

1. 스타트업의 특징이 펀딩과 연관성이 있는가.

2. 과거 투자자가 영향을 주는가.

3. 영향력 있는 과거 투자자가 영향을 주는가.

4. Quality Score의 영향을 주는가.

 

팀 인원수가 많을 수록 펀딩을 많이 받을까? Y

직원수가? Y

 

이사와 자문자들의 수?

팔로워가 많을수록?

스타트업의 나이?

과거 팀의 수?

뉴스의 숫자?

 

순수 투자자가 많을수록?

전문투자자가 많을수록?

영향력있는 투자자의 비율이 많을수록?

 

엔젤리스트에서 제공하는 퀄리티 스코어가 높을 수록?

 

Q. 청중 질문

이미 기존 연구가 있다. 어떤 점에서 차별화 되는건가?

 

 

R을 통한 텍스트마이닝 - 단어클라우드(wordcloud)

http://www.ddokbaro.com/3695#footnote_link_3695_1

"KoNLP"는 한글에 관한 텍스트 마이닝(text mining package)의 기본이며 필수