• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.377-396
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• 2023

As the cryptocurrency market continues to grow, it has developed into a new financial market. The need for investment strategy research on the cryptocurrency market is also emerging. This study aims to conduct an empirical analysis on an investment methodology of cryptocurrency that combines short-term trading strategy and deep learning. Daily price data of the Ethereum was collected through the API of Upbit, the Korean cryptocurrency exchange. The investment performance of the experimental model was analyzed by finding the optimal parameters based on past data. The experimental model is a volatility breakout strategy(VBS), a Long Short Term Memory(LSTM) model, moving average cross strategy and a combined model. VBS is a short-term trading strategy that buys when volatility rises significantly on a daily basis and sells at the closing price of the day. LSTM is suitable for time series data among deep learning models, and the predicted closing price obtained through the prediction model was applied to the simple trading rule. The moving average cross strategy determines whether to buy or sell when the moving average crosses. The combined model is a trading rule made by using derived variables of the VBS and LSTM model using AND/OR for the buy conditions. The result shows that combined model is better investment performance than the single model. This study has academic significance in that it goes beyond simple deep learning-based cryptocurrency price prediction and improves investment performance by combining deep learning and short-term trading strategies, and has practical significance in that it shows the applicability in actual investment.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.5
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• pp.881-893
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• 2012

This paper proposes to develop system trading strategy using rough set, decision tree in futures market. While there is a great deal of literature about the analysis of data mining, there is relatively little work on developing trading strategies in futures markets. There are three objectives in this paper. The first objective is to analysis performance of decision tree in rule-based system trading. The second objective is to find proper profitable trading interval. The last objective is to find optimized training period of trading rule training. The results of this study show that proposed model is useful trading strategy in foreign exchange market and can be desirable solution which gives lots of investors an important investment information.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.3
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• pp.81-93
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• 2022

The stock investing is one of the most popular investment techniques. However, since it is not easy to obtain a return through actual investment, various strategies have been devised and tried in the past to obtain an effective and stable return. Among them, the volatility breakout strategy identifies a strong uptrend that exceeds a certain level on a daily basis as a breakout signal, follows the uptrend, and quickly earns daily returns. It is one of the popular investment strategies that are widely used to realize profits. However, it is difficult to predict stock prices by understanding the price trend pattern of stocks. In this paper, we propose a method of buying and selling stocks by predicting the return in trading based on the volatility breakout strategy using a bi-directional long short-term memory deep neural network that can realize a return in a short period of time. As a result of the experiment assuming actual trading on the test data with the learned model, it can be seen that the results outperform both the return and stability compared to the existing closing price prediction model using the long-short-term memory deep neural network model.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.9 no.1
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• pp.163-187
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• 2003

본 연구는 옵션가격 및 거래량 자료를 이용하여 옵션시장의 가격발견 기능에 대해서 분석을 시도하였다. 이를 위해 먼저 옵션가격과 거래량 정보가 현물시장을 선행하는 현상에 대해서 분석해 보았다. 옵션가격은 실제 현물지수를 약 1시간 정도 선행하는 것으로 관찰되었다. 콜옵션 가격이 풋옵션에 비해서 상대적으로 옵션시장에서 높게 거래되는 경우 이는 현물주식시장에서의 주가상승을 예고하는 것으로 나타났다. 옵션 거래량 정보 역시 현물시장의 가격움직임을 예측하는데 유효한 것으로 관찰되었다. 콜옵션의 풋옵션 대비 상대적인 거래증가는 투자자의 낙관적인 장세전망을 반영해 일단 현물지수의 상승을 야기하는 것으로 나타났으나 이후 투자자의 풋옵션을 통한 헤지(hedge) 수요의 증가로 이어지는 것으로 조사되었다. 두 번째로 본 연구는 이러한 옵션시장의 가격발견 기능을 이용하여 매매전략을 수립하고 이를 통하여 투자이익을 극대화시킬 수 있는지에 대해서 살펴보았다. 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 고평가(증가) 되었을 경우 이는 주가상승을 미리 예고하고 있는 신호로 받아들어져 주식을 매입하고 반대로 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 저평가(감소) 되었다면 주가하락을 예측하기 때문에 주식을 매도함으로써 투자이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 실증분석 결과는 우선 옵션 가격정보를 이용하여 현물시장에서 지수 바스켓 포트폴리오를 매매하려는 전략은 30분 내외의 단기 투자에는 유효하나 그 이상의 투자기간을 가지는 경우에는 예상과는 다른 결과를 초래하였다. 반면 옵션시장에서의 콜옵션과 풋옵션의 상대적인 거래량 정보는 현물주식시장의 움직임을 예측하는데 옵션 가격정보에 비해서 보다 효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.132-137
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• 2008

최근 들어, 기업의 내재 가치를 평가하여 투자에 활용하는 이른바 가치투자에 대한 많은 분석과 전략들이 나오고 있다. 그러나 현존하는 대부분의 투자 지원 툴들은, 단기적으로 등락을 반복하는 주가에 매매 조건을 제시하여 차액을 얻는 방식인 기술적 분석 툴로서 기업의 내재 가치를 평가하여 투자를 지원하기 에는 제한이 있다. 때문에 가치 투자자들은 기업의 가치를 체계적이고 객관적으로 판단하기 보다는, 몇몇의 공시된 자료들을 보고 개인의 판단에 따라 평가하는 경우가 대부분이다. 따라서 감정과 선입견을 배제한 기존의 기술적 분석 툴과 같이 기업의 가치를 정량적으로 추정하여 다양한 전략개발을 할 수 있는 툴이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 기업의 가치를 정량화하여 가치투자 전략을 개발할 수 있는 가치투자 시스템(이하 KPU-VISS)의 설계 및 구현 내용을 기술한다. 즉, 본 시스템은 주식가격을 포함한 기업의 다양한 정보와 경기 지표 등을 이용하여 기업의 가치 모델 개발을 지원하고, 이 모델에 근거하여 저평가된 종목을 검색하는 전략 개발을 지원한다. 또한, 개발된 전략을 과거의 특정 시점에 반영시킨 투자 시뮬레이션을 통하여, 전략의 실효성을 검증하는 기능도 지원한다. 본 논문에서 제안한 가치투자 지원시스템은 최초로 가치투자전략의 개발과 검증을 지원하는 시스템으로, 향후 가치투자 시스템 개발을 위한 선도적인 방향을 제시할 것으로 예상한다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.27 no.2
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• pp.297-311
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• 2011

This paper deals with a strategic investment decision model for improving investment profit in shipping industry. Despite the quantitative expansion of Korean shipping business, many shipping firms have suffered financial difficulties due to financial and operating risks that result from the characteristics of capital-intensive business as well as of volatility of shipping markets. As a result, managers in charge of making an investment decision, particularly in tramper business sector, are required to take both financial and operating risk factors into consideration. Put it differently, managers are strongly recommended to avoid these risks by ship asset play; buy-low and sell-high, which results in considerable capital gain and cost reduction. In addition, managers in shipping industry are also recommended to consider the ship chartering investment alternative when the freight markets show extreme volatility as the case of 2008 triggered by sub-prime mortgage financial crisis in USA. For example, the BDI suffered plunging down from 1000 in 2008 to 100 in 2010. Consequently, the 4th largest shipping company in Korea, DAEHAN Shipping Co., has collapsed primarily due to excessive tonnage expansion during the peak time of bulk market. In sum, the strategic investment decision model, suggested in this paper, is designed to include such factors as capital gain by asset play, timely chartering for alternative shipping service, and optimization of operating profit by tonnage adjustment in accordance with change in the shipping markets concerned.