• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.31 no.2
• /
• pp.217-228
• /
• 2018

Since the real estate reporting system was first introduced, about 2 million real estate transaction per year have been reported over the last 10 years with an increasing demand for real estate price estimates. This study looks at the applicability and superiority of the regression-kriging method to derive effective real transaction prices estimation on the location where information about real transaction is unavailable. Several issues on predicting the real estate price are discussed and illustrated using the real transaction reports of Jinju, Gyeongsangnam-do. Results have been compared with a simple regression model in terms of the mean absolute error and root square error. It turns out that the regression-kriging model provides a more effective estimation of land price compared to the simple regression model. The regression-kriging method adequately reflects the spatial structure of the term that is not explained by other characteristic variables.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.988-990
• /
• 2005

본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 환경에서 사용자와 자원 제공자간의 자원거래 시 사용자의 자원 요구량을 예측하고, 합리적인 가격 결정 알고리즘을 이용하여 기존의 자원 거래 모델에 비해 빠른 응답 속도를 갖는 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 사용자의 자원 요구량를 예측을 위해 통계학의 예측 모델을 적용하였고, 그리드 자원의 거래 가격 결정을 위한 경제학의 이론을 도입하였다. 우리는 실험을 통해 기존의 모델들과 비교하여 그리드 자원 거래를 위한 응답시간을 비교 하였다. 우리는 실험을 통해 기존의 모델들과 비교하여 응답시간이 최소 $72.39\%$ 향상된 결과를 얻었고 우리가 제안한 모델이 기존 모델에 비해 우수하다는 것을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.508-510
• /
• 2003

주식 가격의 결정은 시장 내 수요와 공급에 의해서 결정되며, 가격 변동은 일정한 패턴으로 움직인다고 가정한다. 이러한 패턴을 찾아내어 주식가격의 변동을 예측하는 분석 방법을 기술적 분석이라 한다. 기술적 분석에서는 수요.공급의 변화에 의해 추세가 변동되고, 모든 형태의 주가모형은 반복하려는 경향을 보인다고 가정한다. 이러한 가정하에 본 논문에서는 한국주가지수 200의 과거지수와 거래량을 분석하고, 일정한 패턴을 이용하여 미래의 지수를 예측하는 방법을 연구하였다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
• /
• v.20 no.6
• /
• pp.23-33
• /
• 2019

The purpose of this study is to analyze the housing price variation within the redevelopment project district, affected by the characteristics of project and implementation stage. This study implemented the hedonic price model employing the actual transaction price with 24 dependent variables from 2006 to 2016 inside 19 redevelopment districts in Seoul. Research finding indicates that the larger ratio of the number of tenants and general distribution, the smaller ratio of rented households and the more positive effect of housing price. It is noteworthy that this study demonstrated the actual transaction price of houses located within the project districts by implementation stage. This study is expected to help the policy makers, the developers and the investors make more reliable decisions on the feasibility study related to the redevelopment project.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.01a
• /
• pp.27-29
• /
• 2023

불안정한 부동산 가격은 지속적인 사회 문제로 거론되고 있는데 이는 부동산 매매 가격을 예측할 수 있는 정확한 지표가 체계적이고 구체적으로 확립되지 않았기 때문이다. 본 논문은 가격변동에 주요하게 영향을 미치는 특성을 파악하여 가격 예측 지표로 활용하기 위해 머신러닝 모델을 적용하여 특성 분석을 수행한다. 이를 위해 한국부동산원에서 제공하는 2021년 10월부터 2022년 9월까지 1년간의 역 주변 500M 이내 거래 데이터 약 30만 6천 개를 어떠한 과정으로 전처리하여 머신러닝 모델에 적용하였는지 기술한다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
• /
• v.20 no.6
• /
• pp.2933-2940
• /
• 2018

It is known that fruit is more affected by the weather than other crops. Therefore, in order to create high value for farmers, it is necessary to develop a wholesale price model considering the weather. Peaches produced under relatively limited conditions were chosen as subjects of study. The data were collected from 2015 to 2017 provided by okdab 4.0. The meteorological data used for the analysis were generated by weighting the cultivation area and the variables with high correlation among the weather data were selected from the day before to 7 days before. Randomforest, gradient boosting machine, and XGboost were used for the analysis. As a result of analysis, XGboost showed the best performance in the sense of RMSE and correlation, and price prediction was comparatively well predicted, but the accuracy of the trading volume prediction was not so good enough. The top three weather variables affecting to the peach were minimum temperature, average maximum temperature, and precipitation.

• Advanced Industrial SCIence
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.21-38
• /
• 2023

An attempt has been made in this article to discuss the fundamentals of technical analysis of the stock market. A retail investor or trader may not have the wherewithal to source that kind of information. Technical analysis requires a candlestick chart only. Most of the brokers in India provide charting solutions as well. Studying the price action of a security or commodity or Forex generally indicates a price pattern. Prices react at certain levels and widely known as support and resistance levels. Since whatever is happening with the price of the security is considered to be a part of a pattern or cycle which has already played out sometime in the past, these studies help a keen technical analyst to identify with certain probability, the future movement of the price. Study of the candlestick patterns, price action, volumes and indicators offer the opportunities to identify a high probability trade with probable target and a stop loss. A trader or investor can take high probability trade or position and control only her losses.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.440-442
• /
• 2022

2017년 가치가 급상승하며 전 세계적으로 큰 이슈를 끈 비트코인은 최근 많은 사람들의 재태크 수단으로 이용되고 있다. 그러나 비트코인은 비슷한 재태크 수단인 주식과 다르게 24시간 내내 거래되고, 기사 하나하나에 의해 가격변동의 폭이 굉장히 크다. 이는 가격이 급변하는 비트코인 시장에서 가격을 예측하는데 어렵게 작용한다. 본 논문에서는 직접적인 가격 예측은 어렵다고 판단해 비트코인 가격변동에 영향을 주는 요소들을 딥러닝 모델을 통해 일일 단위 종가 가격의 등락을 예측해 위의 요소들이 비트코인 가격변동과 상관관계를 가지는지 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.436-438
• /
• 2017

자본주의의 꽃인 주식시장은 파생시장에 의해 영향을 받고 있으며, 파생시장은 지수옵션 상품에 의해 영향을 받고 있다. 최근 들어 시스템 트레이딩에 대한 관심이 점점 더해가고 있으며 투자자에게 컴퓨터 시스템과 매매 전략에 대한 이해를 요구하고 있다. 지수옵션 시장은 만기일을 기준으로 마치 파도와 같이 순간순간 살아 움직이고 있다. 옵션에 대한 효과적인 관점은 투자자에게 확률 높은 매력적인 전략을 제공하며 옵션의 움직임을 전체적으로 해석할 수 있게 한다, 그리고 궁극적으로 옵션가의 예측을 가능하게 한다. 행사가와 방향성에 의한 개별 옵션은 함수로 해석될 수 있다. 다양한 입력값에 의해 가격이라는 하나의 출력값이 결정되는 구조이다. 입력값에는 지수, 시간, 거래량 의 세가지 카테고리로 이루어진다. 이중 거래량은 예측이 가능한데, 개별 옵션이 아닌 앙상불의 경우 출력값으로 처리될 수 있다. 하지만 앙상불 옵션에서 개별 옵션가는 경직성을 가지게 되어 예상가의 차이에 의한 압력이 발생하게 된다. 이 압력은 이후의 지수변화에 핵심적인 에너지로 작용할 수 있다. 압력의 측정은 다양한 방법이 있을 수 있는데, 본 논문에서는 뉴로-퍼지 시스템을 이용한 예측값과의 차이를 측정하여 계산하였다. 일단 학습된 뉴로-퍼지 시스템은 가격을 예측하게 되며, 실제 가격과의 괴리는 압력으로 해석할 수 있다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.12 no.4
• /
• pp.249-258
• /
• 2021

Bitcoin prices have been soaring recently as investors flock to cryptocurrency exchanges. The purpose of this study is to predict the Bitcoin price using a deep learning model and analyze whether Bitcoin is profitable through investment strategy. LSTM is utilized as Bitcoin prediction model with nonlinearity and long-term memory and the profitability of MA cross-over strategy with predicted prices as input variables is analyzed. Investment performance of Bitcoin strategy using LSTM forecast prices from 2013 to 2021 showed return improvement of 5.5% and 46% more than market price MA cross-over strategy and benchmark Buy & Hold strategy, respectively. The results of this study, which expanded to recent data, supported the inefficiency of the cryptocurrency market, as did previous studies, and showed the feasibility of using the deep learning model for Bitcoin investors. In future research, it is necessary to develop optimal prediction models and improve the profitability of Bitcoin investment strategies through performance comparison of various deep learning models.