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암호화폐 가격등락 예측을 위한 기계학습 모델 간 성능연구 : 거시경제 변수 중심으로
은수택 동아대학교 경영대학원 2022 국내석사
본 논문은 암호화폐 가격등락 예측에 있어서 거시경제 변수를 활용하여 영향력을 분석하고 기계학습 모델 간 성능 비교에 관한 연구이다. 최근 암호화폐 시장에 대한 활발한 투자와 높은 관심으로 인해, 암호화폐 시장이 이제는 새로운 투자처로 주목받고 있으며, 국내 및 해외 투자사들은 암호화폐 시장으로 사업을 확대하고 있다. 암호화폐 시장이 금융시장의 한 축으로 자리 잡아 가고 있으나, 암호화폐 투자에 대한 정의 및 예측 모델의 연구는 부족하다. ‘암호화폐 및 ICO 지침서’에서 유가증권으로 암호화폐를 분류한 바 있다. 암호화폐를 지불결제 수단 이외에, 유가증권의 성격까지 포함하는 자산으로 간주한다면, 암호화폐 가격등락의 예측에 있어서 거시경제 변수를 활용하여, 거시경제 변수의 영향력을 분석해 볼 가치가 있다고 본다. 본 연구는 가격등락 예측에 있어 비트코인, 이더리움, 비엔비, 리플, 도지코인 등 5개의 암호화폐와 금리, 금 가격, 환율, 유가(Dubai, Brent, WTI), 주가, 주가수익률 등 8개의 거시경제 변수를 활용하여 암호화폐 가격등락에 대한 영향력 분석하고, 예측 모델 구축에 있어 RNN, LSTM, GRU, Random Forest, Gradient Boost, Ada Boost 등 6가지 모델을 구축하여 암호화폐 가격등락의 예측에 적합한 모델을 제시하고자 한다.
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