The Journal of Information Systems (한국정보시스템학회지:정보시스템연구)

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A Study on the Optimal Trading Frequency Pattern and Forecasting Timing in Real Time Stock Trading Using Deep Learning: Focused on KOSDAQ

딥러닝을 활용한 실시간 주식거래에서의 매매 빈도 패턴과 예측 시점에 관한 연구: KOSDAQ 시장을 중심으로

  • Received : 2018.07.03
  • Accepted : 2018.09.26
  • Published : 2018.09.30
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Abstract

Purpose The purpose of this study is to explore the optimal trading frequency which is useful for stock price prediction by using deep learning for charting image data. We also want to identify the appropriate time for accurate forecasting of stock price when performing pattern analysis. Design/methodology/approach In order to find the optimal trading frequency patterns and forecast timings, this study is performed as follows. First, stock price data is collected using OpenAPI provided by Daishin Securities, and candle chart images are created by data frequency and forecasting time. Second, the patterns are generated by the charting images and the learning is performed using the CNN. Finally, we find the optimal trading frequency patterns and forecasting timings. Findings According to the experiment results, this study confirmed that when the 10 minute frequency data is judged to be a decline pattern at previous 1 tick, the accuracy of predicting the market frequency pattern at which the market decreasing is 76%, which is determined by the optimal frequency pattern. In addition, we confirmed that forecasting of the sales frequency pattern at previous 1 tick shows higher accuracy than previous 2 tick and 3 tick.

Keywords

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