PROJECT 15 / 텍스트 마이닝 · 감성분석PROJECT 15 / Text Mining · Sentiment Analysis
증권사 댓글 감성분석을 통한 주가 변동성 예측Predicting Stock Price Volatility through Sentiment Analysis of Brokerage Forum Comments
댓글 감성과 주가 방향의 관계를 살폈지만, 이 표본에서는 유의한 예측 근거를 얻지 못했습니다.Examined the relationship between comment sentiment and stock price direction, but found no significant predictive evidence in this sample.
01 문제 상황 Problem
개인 투자자의 댓글에 나타난 낙관·비관이 이후 주가 움직임과 연결되는지 확인하고자 했습니다. 커뮤니티의 분위기를 수치화하고 실제 가격 방향과 비교하는 텍스트 분석 프로젝트입니다.The project sought to determine whether the optimism or pessimism expressed in retail investors' comments is linked to subsequent stock price movements. It is a text analysis project that quantifies community sentiment and compares it with actual price direction.
02 사용 모델과 데이터 Models and Data
모델·기술Models · Techniques
- KNU 한국어 감성사전을 바탕으로 댓글 점수를 계산하고, 투자 댓글의 표현을 반영해 보완했습니다.Comment scores were computed using the KNU Korean Sentiment Lexicon, supplemented with expressions specific to investment comments.
- 로지스틱 회귀와 점이연 상관분석으로 감성 점수와 상승·하락 방향의 관계를 검토했습니다. 생성형 AI는 코드 작성·검토에 활용했습니다.Logistic regression and point-biserial correlation were used to examine the relationship between sentiment scores and up/down price direction. Generative AI was used for writing and reviewing code.
데이터·입력Data · Inputs
- 토스증권 QLD 종목 댓글과 같은 기간의 가격 정보.Comments on the QLD ticker on Toss Securities and price data for the same period.
- 보고서에 제시된 수집 기간은 2026년 4월 29일~5월 19일이며, 날짜별 댓글 감성 지표를 주가 방향과 연결했습니다.The collection period reported was April 29 to May 19, 2026, and daily comment sentiment indicators were linked to stock price direction.
03 구현 과정 Implementation
- 댓글을 수집·전처리하고 감성사전으로 긍정·부정 점수를 계산합니다.Comments are collected and preprocessed, and positive and negative scores are computed with the sentiment lexicon.
- 댓글 점수를 날짜 단위로 집계하고 가격의 상승·하락 기록과 정렬합니다.Comment scores are aggregated by date and aligned with records of price rises and falls.
- 방향 일치율, 상관계수와 로지스틱 회귀 결과를 비교해 예측 가능성을 검토합니다.Assesses predictability by comparing direction agreement rate, correlation coefficients, and logistic regression results.
04 핵심 결과 Key Results
- 감성과 주가 방향 일치율Agreement rate between sentiment and price direction
- 35.7%
- 점이연 상관계수Point-biserial correlation coefficient
- 0.2583
- 상관분석 p값Correlation p-value
- 0.3725
제출 자료에 보고된 실험 수치입니다.Experimental figures as reported in the submitted materials.
- 댓글 감성과 주가 방향의 일치율은 35.7%로 보고되었습니다.The agreement rate between comment sentiment and stock price direction was reported as 35.7%.
- 상관계수는 양수였지만 p=0.3725로 일반적인 5% 기준에서 유의하지 않았습니다. 댓글 감성만으로 주가를 예측할 수 있다는 근거는 확보하지 못했습니다.The correlation coefficient was positive, but with p=0.3725 it was not significant at the conventional 5% level. No evidence was obtained that comment sentiment alone can predict stock prices.
05 한계와 발전 방향 Limitations and Next Steps
- 짧은 기간의 한 종목 표본이며, 별도 기간의 예측 검증이나 시장 요인 통제가 충분하지 않습니다.The sample covers a single stock over a short period, with insufficient out-of-sample validation and control for market factors.
- 사전 기반 점수는 반어·은어·문맥을 놓칠 수 있고, 관찰된 관계가 인과관계를 뜻하지는 않습니다.Lexicon-based scores can miss irony, slang, and context, and the observed relationship does not imply causation.
자료: 최종보고서 및 발표자료. 제출 자료를 바탕으로 정리했으며, 결과는 해당 프로젝트의 구현·실험 범위에 해당합니다.Source: final report and presentation slides. Summarized from the submitted materials; results reflect the scope of the project's implementation and experiments.