We classify a large number of photos of daily Korean news articles using machine learning techniques and create an investment sentiment index by classified photos in the daily market. The negative sentiment index (PhotoPes) of photos predicts a reversal of market returns after a day. In addition, when the index is divided into deciles, it is further strengthened at the lowest and highest levels. We also measure the sentiment contained in the title of the news articles, compare it with news image and analyze whether these two indices are related.
머신러닝 기법을 이용하여 대량의 한국 일별 뉴스 기사 사진을 분류하고 그 분류된 사진들을 일일 시장에서 투자심리지수로 만들어 낸다. 사진의 부정적 심리 지수(PhotoPes)는 하루 뒤 시장 수익률의 반전을 예측한다. 또한 그 지수를 10분위로 나눌 때 최저, 최고위에서 더욱 강화된다. 또한 뉴스 기사 사진이 아닌 뉴스 기사 내용의 심리를 분석하여 서로를 비교하고 이 두 개의 지수가 연관이 있는 지 분석한다.
