본 논문에서는 KOSPI 200에 해당하는 종목 중 시가총액 상위 30 종목을 선정한 뒤 뉴스 오피니언 마이닝을 통해 2015년 1월부터 2016년 9월까지 약 2년 간의 뉴스 데이터를 키워드 별로 추출하여, 이것이 주가상승 또는 하락에 미치는 영향을 분석해보고자 한다. 전통적인 주가예측기법인 뉴스 오피니언 마이닝 기법에 기관 및 외인 수급 현황이라는 변수를 추가로 접목하여 효율적으로 예측할 수 있는 방법을 제시한다.
먼저, 본 논문에서는 뉴스 텍스트 마이닝을 통해 특정 키워드를 추출해 주가 등락과의 상관관계를 살펴 긍정 / 부정 키워드로 분리한 감정사전을 구축한다. 더불어 주식 가격의 상승 또는 하락 확률은 주식 시장을 선도하는 기관 및 외국인의 해당 종목 보유율에 영향을 받는다고 가정한다. 본 연구는 네이버 증권 종목 뉴스에서 수집된 기사 데이터와 증권사 API를 활용해 추출한 유가증권 관련 데이터를 대상으로 실험을 수행하였다.