아마존 호실적에 뉴욕증시 상승…AI 투자 우려 완화

AMEET AI 분석: 아마존의 호실적이 AI 투자에 대한 시장의 우려를 완화하며 뉴욕증시가 상승 마감했습니다. 특히 클라우드 사업부문인 AWS의 실적 호조가 AI 관련 투자의 수익성을 입증하며 시장에 긍정적인 신호를 보냈습니다.

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심층리서치 자료 (5건)

🌐 웹 검색 자료 (2건)

[1] Rosenblatt, AWS AI 성장에 Amazon 주식 ’매수’ 등급 재확인 By Investing.com Tavily 검색

Rosenblatt, AWS AI 성장에 Amazon 주식 ’매수’ 등급 재확인 By Investing.com

[2] 클라우드 수익 64% 뛴 아마존, 올해 자본지출 2200억弗로 늘린다 | 서울경제 Tavily 검색

클라우드 수익 64% 뛴 아마존, 올해 자본지출 2200억弗로 늘린다 | 서울경제

📈 실시간 시장 데이터 (1건)

[3] 시장 데이터 네이버 금융 / yfinance / FRED

📈 코스피: 2026-08-02 04:21:48(KST) 현재 6,595.45 (전일대비 +1,001.89, +17.91%) | 거래량 434,445천주 | 거래대금 49,567,651백만 | 52주 고가 9,385.59 / 저가 3,079.27 📈 코스닥: 2026-08-02 04:21:48(KST) 현재 719.76 (전일대비 +74.98, +11.63%) | 거래량 445,906천주 | 거래대금 5,435,747백만 | 52주 고가 1,229.42 / 저가 630.99 💱 USD/KRW: 2026-08-02 04:21:48(KST) 매매기준율 1,446.00원 (전일대비 +19.80, +1.39%) | 현찰 매입 1,471.30 / 매도 1,420.70 | 송금 보낼때 1,460.10 / 받을때 1,4...

📄 학술 논문 (2건)

[4] Harmonizing Macro-Financial Factors and Twitter Sentiment Analysis in Forecasting Stock Market Trends 학술 논문 (OpenAlex / arXiv)

[학술논문 2024] 저자: Md Shahedul Amin, Eftekhar Hossain Ayon, Bishnu Padh Ghosh | 인용수: 30 | 초록: The surge in generative artificial intelligence technologies, exemplified by systems such as ChatGPT, has sparked widespread interest and discourse prominently observed on social media platforms like Twitter. This paper delves into the inquiry of whether sentiment expressed in tweets discussing advancements in AI can forecast day-to-day fluctuations in stock prices of associated companies. Our investigatio

[5] Forecasting the S&P 500 Index Using Mathematical-Based Sentiment Analysis and Deep Learning Models: A FinBERT Transformer Model and LSTM 학술 논문 (OpenAlex / arXiv)

[학술논문 2023] 저자: Ji-Hwan Kim, Hui-Sang Kim, Sun‐Yong Choi | 인용수: 68 | 초록: Stock price prediction has been a subject of significant interest in the financial mathematics field. Recently, interest in natural language processing models has increased, and among them, transformer models, such as BERT and FinBERT, are attracting attention. This study uses a mathematical framework to investigate the effects of human sentiment on stock movements, especially in text data. In particular, FinBERT, a domain-

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