인터넷 검색량을 활용한 주식 / 암호화폐 시장 예측 비교 연구
A Comparative Study of Stock & Cryptocurrency Market Prediction Using Internet Search Volume
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초록
본 연구는 주식 시장과 암호화폐 시장에서 시장 참여자들의 투자 심리와 행동이 검색 행위와 관련성이있을 것으로 보고, 시장 가격에 선행하는 검색어 키워드를 추출하고 시계열 분석과 가상의 투자 모형에 적용하여효과성을 검증하였다. 이를 위해서 주식 시장과 암호화폐 관련 리포트로부터 상위 빈도의 키워드를 추출하여, 키워드별 검색량과 자산시장 지수 간의 시계열 분석을 통해 상관성이 높은 키워드를 선정하였다. 이어서선정된 키워드들의 검색량을 기반으로 한 가상의 투자 모형에 적용하여 수익률을 검증하였다. 분석 결과, 자산시장별로 직접적인 관련성이 있는 텍스트에서 키워드를 추출하는 것이 그렇지 않은 경우에 비해 수익성에있어서 유의미한 차이가 있었다. 주식 시장의 경우 매입 후 보유 전략과 비교해 검색량 기반의 투자 모형이높은 투자 수익률을 기대할 수 있어서 유의미한 투자전략으로 볼 수 있었다. 반면에 암호화폐 시장에서는검색량 기반의 투자 모형이 매입 후 보유 전략보다 우수한 투자전략으로 보는 데는 한계가 있었다.
Abstract
Investor sentiment and behavior of market participants in the stock market and cryptocurrency market are expected to be related to their search behavior. In this study, the effectiveness was verified by extracting keywords for search terms that precede the market price and applying them to time series analysis and hypothetical investment models. To this end, high-frequency keywords were extracted from reports related to the stock and cryptocurrency market, and keywords with high correlation were selected through time series analysis between search volume and asset market index. Subsequently, the rate of return was verified by applying it to a hypothetical investment model based on the search volume of the selected keywords. As a result of the analysis, there was a significant difference in profitability when keywords were extracted from directly related corpus to each asset market compared to others. In the case of the stock market, compared to the buy-and-hold model, the search volume-based investment model could expect a high return on investment. On the contrary, in the cryptocurrency market, it was difficult to regard the search volume-based investment model as an investment strategy superior to the buy-and-hold model.
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