The Prediction and Trading Strategy for Intraday Stock Price Movements: A Deep Learning Approach

딥러닝을 이용한 Intraday 주가 예측 및 매매전략

본 연구는 국내 주식의 intraday 가격변화를 딥러닝 모형들로 예측하고 그 예측모형을 이용한 매매전략 딥러닝 모형을 제안한다. 주식의 intraday 가격변화에 따라서, 고빈도 매매, 주문집행문제 (order execution problem), 자동화 매매 등과 같은 intraday 주식 트레이딩의 수익률이 달라지기 때문에, 주식의 intraday 가격변화 예측은 주식 투자에 있어서 중요하다. 해외 시장에 대해서는 인공지능 등을 이용한 intraday 가격변화 예측 연구가 활발히 이루어졌지만, 국내의 경우 관련한 연구가 드물어 그 효용성이 명확히 드러나지 않았었다. 그에 따라서, KOSPI 50의 구성 종목에 대하여 정준의(canonical) 딥러닝 모형들을 적용하여 예측 성능을 비교한다. 또한, 그 예측모형들을 활용하여 간소화된 주문집행문제에서의 매매전략 딥러닝 모형을 제안한다. 그리고, 제안한 매매전략 딥러닝 모형을 KOSPI 50의 구성 종목에 대하여 실험하여, 제안한 방법론이 유효함을 밝힌다. 제시된 모형을 실제 주식 매매에 직접 적용하여 수익성을 개선을 기대할 수 있고, 사람이 직접 거래할지라도 효과적인 보조 지표가 될 수 있기에 본 논문은 실용적 의미를 지닌다.