뉴스빅데이터와 금융투자상품 가격간 선후행관계 분석 AI엔진 개발

본 과제는 방대한 뉴스 빅데이터를 분석하여 금융 투자 상품의 가격과 뉴스 정보 사이에 어떤 관계가 있는지, 특히 뉴스가 가격에 앞서 영향을 주거나 뒤따라 영향을 주는지 등을 인공지능(AI)을 활용해 밝혀내는 엔진을 개발하는 연구임. 연구 목표는 금융시장 및 투자상품에 뉴스미디어 정보가 미치는 영향을 정량적으로 분석하고 시각화할 수 있는 도구 개발임. 뉴스미디어 트래픽과 금융상품 가격 간의 다양한 관계(동행, 역행, 선행, 후행, 계절성, 방향성, 공적분)를 분석하는 엔진을 개발하여, 뉴스 빅데이터 기반 투자의사결정의 신속성 및 투자리스크 관리 신뢰성을 높이는 데 있음. 핵심 연구 내용은 뉴스 키워드 트래픽과 금융자산 간 동행/역행 및 선/후행 관계 분석, 특정 뉴스 주제 트래픽의 계절성 분석 엔진 개발, 그리고 뉴스량과 자산 가격 관계성이 높은 경우 급변동 시 후행 투자 대상 검출 기능 구현임. 또한, 특정 금융상품과 연관성 높은 뉴스미디어 정보 큐레이션 기능을 제공하며, Seasonality 탐지, 선후행검출, 자기상관분석, ADF검증, 공적분분석, 칼만필터링, Line-Smoothing, 고속푸리에변환, Beta뉴트럴 알고리즘 등을 적용함. 기대 효과는 뉴스 빅데이터와 관계성 높은 금융투자자산(부동산, 주식, 채권, 파생상품, 암호화폐, 펀드 등)을 추출하여 시계열 차트로 시각화하고, 뉴스 트래픽의 선행적 변화가 가격 변화로 이어질 수 있는 투자 대상을 모니터링 후 소셜 금융 커뮤니티에 탑재하여 활용하는 것임. 이를 통해 뉴스를 활용한 투자의사 결정의 신뢰성 및 분석 속도 개선에 크게 기여할 것으로 전망됨.