Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2013.11a
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  • Pages.1336-1339
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  • 2013
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Genetic Algorithm Based Stocks Recommending System with SCTR Analysis

유전 알고리즘 기반의 SCTR 분석을 통한 종목 추천 시스템

  • Shin, Yongjung (Dept. of Computer Science, Kookmin University) ;
  • Shin, Yein (Dept. of Computer Science, Kookmin University) ;
  • Lim, Sangmook (Dept. of Computer Science, Kookmin University) ;
  • Park, Jungwoo (Dept. of Computer Science, Kookmin University) ;
  • Lee, Yujun (Dept. of Computer Science, Kookmin University) ;
  • Jeon, Minjae (Dept. of Computer Science, Kookmin University) ;
  • Choi, Joonsoo (Dept. of Computer Science, Kookmin University)
  • 신용중 (국민대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 신예인 (국민대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 임상묵 (국민대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 박정우 (국민대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 이유준 (국민대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 전민재 (국민대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 최준수 (국민대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2013.11.08
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Abstract

SCTR(StockCharts Technical Ranks)는 주식시장의 주가 상승 강도를 기술적 분석(Technical Analysis)의 6가지 지표에 따라 점수화하여 순위로 나타낸 것이다. 본고에서는 SCTR을 이용하여 국내 주가지수에서 거래되는 증권의 매수 및 매도를 추천하는 시스템을 제시한다. 매수 및 매도의 추천은 유전 알고리즘에 의하여 매매의 신호를 잘 반영하는 SCTR Oscillator 값을 적용한다. 이를 위하여 SCTR을 산출하고, 유전 알고리즘으로 모의투자 하여 구한 상한선과 하한선을 기준으로 주가의 추세를 분석하여 종목을 추천하는 시스템을 구현한다.

Keywords