• 제목/요약/키워드: 거래량 기반 정보거래확률

검색결과 2건 처리시간 0.014초

VPIN과 고빈도 자료를 활용한 거래기법에 관한 실증연구 (An Empirical Study on Trading Techniques Using VPIN and High Frequency Data)

  • 정대성;박종해
    • 경영과정보연구
    • /
    • 제38권4호
    • /
    • pp.79-93
    • /
    • 2019
  • 본 연구는 VPIN(volume synchronized probability of informed trading, 거래량 기반 정보거래확률)의 KOSPI200과 KOSPI200 선물에 대한 설명력과 예측력을 분석하였다. 실증분석결과 발견된 내용은 다음과 같다. 첫째, 동일시차의 회귀분석결과 VPIN의 수준이 높은 경우 KOSPI200의 수익률과 변동성이 높게 나타났다. 둘째, VPIN 측정 전후의 KOSPI200 수익률과 KOSPI200 선물의 수익률은 VPIN과 양(+)의 관계를 보였으며, VPIN을 측정한 시점 이후 KOSPI200 누적수익률에 약 10분까지 영향을 주는 것으로 나타났다, 그리고 KOSPI200 선물의 누적수익률은 약 15분까지 양(+)의 값을 보였다. 마지막으로 10분위로 구분한 포트폴리오별 결과, VPIN의 수준이 높은 포트폴리오는 KOSPI200수익률과 KOSPI200 선물수익률이 높게 관찰되고 있는 점을 발견하였으며, 이러한 결과는 거래전략 지표로서의 VPIN의 활용가능성을 확인할 수 있었다. 이상의 결과는 사전적으로 KOSPI200과 KOSPI200 선물 시장의 변동성 예측과 미래가격 변화를 탐색할 수 있는 측정치로 금융시장에서 발생하는 위험에 대한 예고지표로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

위키피디아 링크를 이용한 랭크 기반 개념 계층구조의 자동 구축 (Automated Development of Rank-Based Concept Hierarchical Structures using Wikipedia Links)

  • 이가희;김한준
    • 한국전자거래학회지
    • /
    • 제20권4호
    • /
    • pp.61-76
    • /
    • 2015
  • 흔히 대용량 텍스트 데이터의 분류를 위한 인덱싱 데이터 구조로서 계층 개념 트리가 활용된다. 본 논문은 개념 계층구조를 자동적으로 구축하기 위해 위키피디아를 이용한 일반성 랭크 기반 기법을 제안한다. 이것의 목적은 위키피디아 문서를 하나의 개념으로 정의하여 이들 간의 계층적 위상관계를 생성하는 것이다. 이를 위해 위키피디아 문서들 간의 링크 개수를 주요 인자로 하여 개념 일반성을 가늠하는 랭킹함수를 고안하였으며, 이를 활용하여 개념 간 확률적 포함관계를 산출함으로써 안정적인 개념 간 계층 구조를 생성한다. 결과적으로 계층적 관계를 담은 개념쌍은 DAG 구조로 시각화 된다. Open Directory Project 계층구조를 사용한 성능 분석을 통해 제안 기법이 기준 기법에 비해 성능이 우수하며 고품질 계층 관계를 안정적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.