Determining the timing of buying and selling in stock investment is one of the most important factors to increase the return on stock investment. Buying low and selling high makes a profit, but buying high and selling low makes a loss. The price is determined by the quantity of buying and selling, which determines the price of a stock, and buying and selling is also related to corporate performance and economic indicators. The fear and greed index provided by CNN uses seven factors, and by assigning weights to each element, the weighted average defined as greed and fear is calculated on a scale between 0 and 100 and published every day. When the index is close to 0, the stock market sentiment is fearful, and when the index is close to 100, it is greedy. Therefore, we analyze the trading criteria that generate the maximum return when buying and selling the US S&P 500 index according to CNN fear and greed index, suggesting the optimal buying and selling timing to suggest a way to increase the return on stock investment.
Constructing the Metropolitan Railway Express (the GTX) may have an impact on consumer confidence and housing sales price located near the planned route. This study looked at how consumers' psychology and housing prices change as the large-scale transport infrastructure plane was planned. Also, it looked at the relationship between consumer sentiment and housing prices to analyze the impact of new transportation facilities inflows. Using a correlation analysis, the relationship between the consumer sentiment index and the actual transaction price of apartments was identified. The impact of GTX on the consumer sentiment index and the actual transaction price of apartments was looked at using the Difference-in-Differences methodology. Our finding shows that the construction plan of a large-scale transportation infrastructure in the metropolitan area affects the sentiment of housing consumption and actual transactions. In a situation where the government is speeding up the construction of a wide-area transportation network such as GTX with the goal of becoming a city where people can commute to downtown Seoul within 30 minutes, policies that can stabilize the housing market in transportation hubs should be suggested.
This research is a comparative analysis of the U.S. S&P 500 index using the volatility breakout strategy against the Buy and Hold approach. The volatility breakout strategy is a trading method that exploits price movements after periods of relative market stability or concentration. Specifically, it is observed that large price movements tend to occur more frequently after periods of low volatility. When a stock moves within a narrow price range for a while and then suddenly rises or falls, it is expected to continue moving in that direction. To capitalize on these movements, traders adopt the volatility breakout strategy. The 'k' value is used as a multiplier applied to a measure of recent market volatility. One method of measuring volatility is the Average True Range (ATR), which represents the difference between the highest and lowest prices of recent trading days. The 'k' value plays a crucial role for traders in setting their trade threshold. This study calculated the 'k' value at a general level and compared its returns with the Buy and Hold strategy, finding that algorithmic trading using the volatility breakout strategy achieved slightly higher returns. In the future, we plan to present simulation results for maximizing returns by determining the optimal 'k' value for automated trading of the S&P 500 index using artificial intelligence deep learning techniques.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.3
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pp.499-506
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2017
Consideration of influential factors through division of capital market sector and interest rate sector to find and resolve the problems in current housing market and leasing market will become an important index to prepare measures for stabilization of housing sales market and housing lease market. Furthermore, a guideline will be provide you with preliminary data using Big Data to prepare for sudden price fluctuation because expected economic crisis, stock market situation, and uncertain future financial crisis can be predicted which may help anticipate real estate price index such as housing sales price index and housing lease price index.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.367-370
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2006
인터넷 경매란 전자상거래 방식의 일종으로, 웹사이트를 통해 사이버거래 장소에서 구매자와 판매자간에 다양한 경매방식을 적용하여 물품의 경쟁매매가 이루어질 수 있도록 하는 서비스이다. 현재 국내외 인터넷 경매 사이트는 경매의 성격 보다 쇼핑몰에 경매를 부과한 형태의 복합적인 특징을 가지고 운용되고 있다. 이로 인해 가격을 기준으로 입찰 참여 및 경매 완료를 진행하기에는, 다소 현실성이 떨어진다는 문제를 내포하고 있다. 따라서, 본 논문은 구매하고자 하는 상품에 대하여 현재 진행 중인 경매의 상황을 예측 및 판단하여 구매자에게 경매 정보를 제공함으로써 합리적으로 물품의 구매를 도울 수 있는 알고리즘을 제시하고, 예측 알고리즘을 구현한 경매 예측 에이전트와 사용자의 패턴을 기록하고 상품구매, 입찰 등을 대리하는 에이전트들로 구성되는 에이전트 기반 경매 시스템을 소개한다.
주가(株價)의 예측(豫測)이 가능하다는 최근 실증결과들로 말미암아 증권시장의 효율성(效率性)에 강한 의문이 제기되고 있다. 주가(株價)의 반전(反轉)(price reversal)이 주가의 예측을 가능하게 한다는 것이다. 혹자는 증권시장이 정보에 과잉반응(過剩反應)을 나타내고 그 후 이를 수정함으로서 주가의 반전이 나타난다고 주장한다. 또 혹자는 호가(呼價)스프레드(spreads)의 존재로 인하여 주가의 반전이 있을 수 있다고 한다. 실제로, 때로는 매수호가에 때로는 매도호가에 거래가 이루어지고 있기 때문이다. 본 연구는 KOSPI 200 구성주식의 일별(日別)수익률 자료를 이용한 실증분석에서 다음과 같은 중요한 사항들을 발견하였다. 첫째, 한국증권시장에 주가반전(株價反轉)이 있다는 것을 확인하였으며, 이러한 단기 주가반전의 주된 원천은 시장(市場)의 과잉반응(過剩反應)이 아니라 호가(呼價)스프레드라는 것을 발견하였다. 일중(日中)에도 물론 주가가 반전하고 있음을 확인하였다. 둘째, 호가스프레드에 의한 변동성으로 말미암아 거래가격을 기준으로 한 일별수익률의 변동성(變動性)이 상당히 과대(過大) 추정(推定)될 수 있음을 발견하였다. 일별수익률 분산의 약 15%는 호가스프레드로 설명(說明)할 수 있었다. 마지막으로, 본 연구결과는 다음과 같은 점을 시사(示峻)하고 있다. 우리 나라에서 호가스프레드는 딜러마켓에서와 같은 '마진'의 의미가 전혀 없다. 따라서 호가스프레드의 크기를 결정하는데 있어 중요한 역할을 하는 '호가단위(呼價單位)'를 적절한 수준으로 가능한한 작게 하는 것이 바람직 할 것이다. 이는 매도자와 매수자의 의견접근을 용이하게 함으로서 매매(賣買)의 성립(成立)을 촉진할 뿐만 아니라, 특히 기관투자자의 거래비용(去來費用)을 줄일 수 있으며, 또 호가스프레드로 인한 앞서의 불필요한 변동성(變動性)을 줄이는 효과도 아울러 기할 수 있을 것이다.
Electronic commerce offers the opportunity to integrate and optimize the global production and distribution supply chain. Rapid response to changes in demand and customer preference, and the ability to exploit new technologies, are becoming critical. The computer of the various corporations communicate with each other to determine the price and the availability of the components, to place and confirm orders, and to negotiate delivery time scales. In this paper, We describe a trading system that is based on mobile agent technology, called aglet. Aglets for the buyer and sellers are dispatched to the various marketplace, where they negotiate autonomously orders and deliveries, returning to the buyer and seller with their best deals for approval. We show that the electronic commerce system is feasibly built by using the Java aglet technology to demonstrate for simulating a traditional retail marketplace.
최근 온라인 경매나 오픈 마켓 같은 온라인 전자상거래가 활발히 이루어지고 있다. 더불어 사용자가 PDA와 같은 단말기를 휴대하고 이동하는 동안 전자상거래가 이루어질 가능성이 높아지고 있다. 이러한 상황에서 온라인 전자상거래의 구매자와 판매자를 대신해서 협상을 수행하고 매매를 성사시키는 에이전트에 대한 연구가 시도되고 있다. 이를 확장하여 지능형 에이전트를 휴대형단말기에 적용함으로써, 모바일 환경에서 구매자와 판매자간의 전자상거래를 대행하는 협상 에이전트의 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 모바일 전자상거래환경에서 에이전트가 협상에 대한 합리적인 판단할 수 있도록 게임이론을 사용하여 모델화 하였고, 휴대형단말기가 블루투스를 통해 인근에 있는 상점을 탐색 및 블루투스 네트워크를 구성하도록 하였다. 또한, 사용자가 협상 항목을 단계적으로 변경할 수 있는 전략을 사용할 수 있게 하였으며, 이를 평가함수를 사용하여 협상해서 최종 거래 결정은 자동 또는 수동으로 성사되게 하였다. 기존 협상 모델은 가격과 배송 방법 같은 협상 항목에 대해 가중치만을 변경하여 만족도를 판단함으로써, 실질적인 항목의 변화는 없고 초기에 설정된 협상 항목이 변경되지 않는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 다단계 전략을 사용하여 단계마다 사용자의 요구 사항을 변경시킬 수 있기 때문에, 초기에 설정한 협상 항목의 값이 단계별로 변경될 수 있어 사용자의 의도가 협상에 실질적으로 반영되는 효과가 있다. 더불어 오프라인 전자상거래에서는 구매자가 직접 상점을 방문하여 상품을 검색하고 협상하였다. 그러나, 본 연구에서는 이동중인 사용자의 인근에 위치한 상점 에이전트로부터 상품 정보를 받는다. 그 후에 에이전트가 구매 협상을 하기 때문에 사용자가 이동 중에 상가에 직접 들어가지 않고도 상품을 검색 및 협상 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 제안한 모바일 쇼핑 에이전트를 구현하고, 협상 과정과 결과를 비교하여 모델의 타당성과 성능을 평가한다.
Ham, Jin-Hun;Baek, Young-Ki;Yoo, Jae-Wook;Lee, Jeong-Joon
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.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2007.04a
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pp.471-476
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2007
본 논문의 목적은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 확률추세로부터 어떻게 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수인 경기동행지수와 산업생산 등을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 연구모형을 설정한 후 세 가지 검정절차를 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 당월의 전체 주식시장 수익률은 과거의 시차를 지닌 특정 산업부문 포트폴리오 수익률에 대하여 양(+)의 상관관계를 유지하고 있다는 '예측 1'과 전체 주식시장의 수익률은 특정 산업부문의 수익률에 대하여 선행성을 지닐 수 없다는 '예측 2'에 대한 검정 결과는 '예측 1'과 '예측 2'가 지지되고 있음을 파악할 수 있었다. 그리고 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보의 점진적 확산 현상이 발생하게 되는가를 검토하기 위하여 각 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는 지를 분석하였다. 분석결과 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 5% 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있어 산업제품의 가격 상승과 하락이 경제에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 특히 음료 업종에서 전체 주식시장 수익률과 상호간의 인과성을 나타내었으며, 인터넷과 화장품 업종에서는 전체 주식시장 수익률이 이들 업종에 대하여 일방적인 영향을 보이고 있음을 알 수 있었다.>$mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$ 및 0.000-0.804 $mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$이였다. 규소농도는 0.0-6.2 $mgSi\;{\cdot}\;L^{-1}$의 범위로 3-5월에 매우 낮았으며, 계절적인 변화가 뚜렷히 나타났다. 저질의 입자는 0-125인 silt및 coarse silt로 이루어져 있으며, COD는 51.4-116.9 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$로 평균 93.0 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 이였다. 저질내의 TP및 TN의 농도는 각각 0.04-1.46 $mgP\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 및 0.12-1.03 $mgN\;{\cdot}\;gdw^{-1}$이었다. 표층의 엽록소 a의 정점별 평균값은 정점 1, 2 및 3에서 각각 15.6, 15.2 및 16.0 $mg\;{\cdot}\;m^{-3}$으로 유사하였다. 식물플랑크톤은 총 49종이 출현하였으며, 생물량은 50-23, 350 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$로 2001년 9월에 가장 많았다. 이 시기의 우점종은 녹조류인 Schroederia judayi이였으며, 생물량은 20,417 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$이였다. 송지호의 수질을 개선하기 위해서는 인위적으로 화학성층을 파괴시켜 심충에 용존산소를 공급시켜야 할 것으로 판단되며, 모래톱으로 인해 막혀져 있는 해수
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[게시일 2004년 10월 1일]
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