🧠 BAF-25-1-finance_2

연예인 스캔들 외에도 다양한 요인들이 주가에 미치는 영향을 분석합니다.
GPT-4o 기반 LLM을 활용한 라벨링 → 통계적 유의성 검정(T-test) → 머신러닝 모델링 → XAI 해석까지,
전 과정을 하나의 파이프라인으로 구성했습니다.

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📌 프로젝트 개요

• 목표: 엔터 산업 내 기업들의 주가 변동을 예측하되, 스캔들 외 변수의 영향을 규명
• 특징:
  • GPT-4o 기반 자동 라벨링
  • T-test 기반 변수 유의성 검정
  • XGBoost 모델 기반 예측
  • SHAP 기반 XAI 해석

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🔁 분석 파이프라인

1. LLM 기반 라벨링
   → GPT-4o API를 통해 스캔들에 대한 영향 라벨링 (상승/하락 등)

2. T-test 유의성 검정
   → 주요 변수의 통계적 유의성 평가 (ex. 인기도, 상승세 여부 등)

3. 모델 학습 및 평가
   → XGBoost, RandomForest 등으로 주가 반응 분류/회귀

4. SHAP 기반 XAI 해석
   → 예측 결과에 영향을 미친 주요 요인 시각화 및 해석

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🧩 사용 기술

🧠 모델링

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📊 통계 분석

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💬 LLM API

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📈 XAI