• Advanced Industrial SCIence
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• v.2 no.3
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• pp.22-28
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• 2023

In this study, we conducted research on the automated trading of U.S. stocks through a volatility strategy using the Fear and Greed index. Volatility in the stock market is a common phenomenon that can lead to fluctuations in stock prices. Investors can capitalize on this volatility by implementing a strategy based on it, involving the buying and selling of stocks based on their expected level of volatility. The goal of this thesis is to investigate the effectiveness of the volatility strategy in generating profits in the stock market.This study employs a quantitative research methodology using secondary data from the stock market. The dataset comprises daily stock prices and daily volatility measures for the S&P 500 index stocks. Over a five-year period spanning from 2016 to 2020, the stocks were listed on the New York Stock Exchange (NYSE). The strategy involves purchasing stocks from the low volatility group and selling stocks from the high volatility group. The results indicate that the volatility strategy yields positive returns, with an average annual return of 9.2%, compared to the benchmark return of 7.5% for the sample period. Furthermore, the findings demonstrate that the strategy outperforms the benchmark return in four out of the five years within the sample period. Particularly noteworthy is the strategy's performance during periods of high market volatility, such as the COVID-19 pandemic in 2020, where it generated a return of 14.6%, as opposed to the benchmark return of 5.5%.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.3
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• pp.193-201
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• 2019

The public's interest regarding multi-household houses, one of the small-scale housings used as profit earning property, has been increasing. Previous studies regarding price, such as the rent and sales price of multi-household houses', however, were difficult to find. Thus, this study set forth to find out what characteristics influence the sales price of multi-household houses so as to provide further suggestions to investors' decision makings and developers' strategy establishments. The data was retrieved from multi-household sales transacted in Changwon City. Through empirical analysis, this paper found that prices were high in Euichang-gu and Seongsan-gu, and meaningful variables in terms of locations were distance from major trade areas(-), distance from main streets(-), and Corner site(+). Meaningful variables related to household characteristics were total floor area(+), Studio type(+), Southern exposure(+), Building age(-), and Full-furnished(+).

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.1
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• pp.123-130
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• 2021

With the recent developments in computer technology, there has been an increasing interest in the field of machine learning. This also has led to a significant increase in real business cases of machine learning theory in various sectors. In finance, it has been a major challenge to predict the future value of financial products. Since the 1980s, the finance industry has relied on technical and fundamental analysis for this prediction. For future value prediction models using machine learning, model design is of paramount importance to respond to market variables. Therefore, this paper quantitatively predicts the stock price movements of individual stocks listed on the KOSPI market using machine learning techniques; specifically, the reinforcement learning model. The DQN and A2C algorithms proposed by Google Deep Mind in 2013 are used for the reinforcement learning and they are applied to the stock trading strategies. In addition, through experiments, an input value to increase the cumulative profit is selected and its superiority is verified by comparison with comparative algorithms.

• Asia Marketing Journal
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• v.9 no.3
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• pp.233-255
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• 2007

본 사례는 외환위기 및 대우 그룹 해체로 인해 존폐의 위기에 처했던 대우증권이 선도업체 위상을 탈환하기까지의 재건 과정에서 실행했던 마케팅 전략 및 영업활동을 분석하고 있다. 이를 통해 경영위기를 효과적으로 극복하고 새롭게 도약하기 위해 활용 가능한 마케팅 및 영업 전략의 일례를 소개하고자 한다. 끝으로 대우증권의 향후 마케팅 과제와 관련된 토의 주제가 제시된다. 국내 증권업계 선두주자였던 대우증권은 1999년 '대우 사태'로 인해 한때 업계 5위까지 추락하고 1조 2,000억원의 적자를 기록하였으며 신용등급은 투자부적격 단계인 CCC+까지 하락하는 등 위기를 맞이하게 되었다. 대우증권이 회생과 재도약을 위해 채택한 마케팅 전략은 '선택과 집중'이었다. 즉, 최대 수익원이자 경쟁력이 있는 사업 분야인 위탁매매(brokerage)에 역량을 우선 집중하여 안정적으로 수익 기반을 다진 뒤 이를 바탕으로 IB(Investment Bank)와 자산 관리(Wealth Management) 등 여타 분야에서의 역량도 점진적으로 강화하는 전략이다. 전략의 실행 방향은 높은 효율성 확보 및 자원의 확충을 통해 시장 지배력과 수익성을 창출하는 것이었다. 전략적 공감대, 오프라인 영업 강화, 현장 및 고객 중시를 위한 기업 자원의 확충 배치를 바탕으로 영업 프로세스, 영업 인프라, 영업 관리, 고객 서비스, 영업 문화의 혁신을 실행한 결과, 대우증권은 증권명가의 옛 명성과 위치를 성공적으로 탈환하게 되었다. 대우증권은 2004년 위탁매매 영업 부문에서 1위 위상을 되찾은 이래 전 사업 분야에서 성장을 지속하였다. 2006년 증권업종 시가총액 1위를 회복하는 등 각종 경영지표는 큰 폭으로 개선되었고, 신용등급은 AA-로 상향 조정되었다. 나아가 자본시장통합법 시대에 걸맞는 선도 글로벌 투자은행으로서 진화한다는 계획을 추진하고 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.11
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• pp.359-364
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• 2021

Recently, research on predictive systems using deep learning and machine learning of artificial intelligence is being actively conducted. Due to the development of artificial intelligence, the role of the investment manager is being replaced by artificial intelligence, and due to the higher rate of return than the investment manager, algorithmic trading using artificial intelligence is becoming more common. Algorithmic trading excludes human emotions and trades mechanically according to conditions, so it comes out higher than human trading yields when approached in the long term. The deep learning technique of artificial intelligence learns past time series data and predicts the future, so it learns like a human and can respond to changing strategies. In particular, the LSTM technique is used to predict the future by increasing the weight of recent data by remembering or forgetting part of past data. fbprophet, an artificial intelligence algorithm recently developed by Facebook, boasts high prediction accuracy and is used to predict stock prices and cryptocurrency prices. Therefore, this study intends to establish a sound investment culture by providing a new algorithm for automatic cryptocurrency trading by analyzing the actual value and difference using fbprophet and presenting conditions for accurate prediction.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.1051-1054
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• 2010

본 논문은 옵션 시장에서 푸쉬풀 전략을 제시하고 이의 성능 분석을 한다. 푸시풀 전략은 초기 진입 시 설정한 예탁금이 줄어들지 않도록 관리하는 전략이다. 옵션의 만기에 외가 가격이 0이 되는 특성상외가 매도는 프리미엄의 수익을 기대할 수 있다. 시스템 트레이딩 툴이 멀티차트를 통하여 푸쉬풀 전략을 구현하고, 3월물 옵션에 대하여 성능 분석을 하였다. 2월 5일과 2월 11일에 두 번 임계값 조정이 발생하여, 총 6번의 매매에 총수익 769,000원 발생하였다. 승률은 67%이고, 자산대비 수익률은 한달에 9%가 발생하였다. 푸쉬풀 전략은 급격한 추세장을 제외하고는 한달에 10% 내외의 수익을 기대할 수 있는 안정된 전략으로 개인 투자자의 옵션 투자에 많은 도움을 줄 수 있다. 일반화된 자료를 추출하기 위해서는 향후에 실험 구간을 넓히고, 행사가 이동 구간을 줄이는 최적 지점을 찾아내는 연구가 필요하다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.2
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• pp.235-244
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• 2013

In this study, we propose a new trading strategy by using a trading volume index in KOSPI200 futures market. Many studies have been conducted with respect to the relationship between volume and price, but none of them is clearly concluded. This study analyzes the economic usefulness of investment strategy, using volume index. This analysis shows that the trading volume is a preceding index. This paper contains two objectives. The first objective is to make an index using Correlated Volume Index (CVI) and second objective is to find an appropriate timing to buy or sell the Kospi200 future index. The results of this study proved the importance of the proposed model in KOSPI200 futures market, and it will help many investors to make the right investment decision.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.16 no.3
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• pp.155-161
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• 2016

In current algorithm trading system, general users need to program their algorithms using programing language and APIs provided from financial companies. Therefore, such environment keeps general personal investors away from using algorithm trading. Therefore, this paper focuses on developing user-friendly algorithm trading system which enables general investors to make their own trading algorithms without knowledge on program language and APIs. In the system, investors input their investment criteria through user interface and this automatically creates their own trading algorithms. The proposed system is composed with two parts: server intercommunicating with financial company server to send and to receive financial informations for trading, and client including user convenience-based user interface representing secondary indexes and strategies, and a part generating algorithm. The proposed system performance is proven through simulated-investment in which user sets up his investment strategy, algorithm is generated, and trading is performed based on the algorithm

• Journal of Industrial Convergence
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• v.20 no.6
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• pp.135-140
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• 2022

In the domestic stock market, the capital market opened in January 1992, and the proportion of foreign capital has steadily increased, accounting for 30% of the domestic market in Overall stock market trend infers that the domestic stock market is more influenced by foreign issues than domestic issues. The trading trend of foreign capital displays a similar flow to exchange rate fluctuations,; thus, preparing an investment strategy by using the Pearson analyzing method the effect of exchange rates of foreign capital trading, fluctuations in exchange rates, and predicting one of the macroeconomic indicators will yield high returns in the stock market. Therefore, this research was conducted to help investment by predicting foreign variables comparing and analyzing exchange rates and foreign capital trading patterns, and predicting appropriate time for buying and selling.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.18 no.1
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• pp.107-128
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• 2001

금융기관이 직면하는 시장위험관리와 관련된 연구는 이자율과 주식가격 변동위험, 또는 환율과 이자율 변동위험만을 고려한 자산배분모델이므로 그 모형의 정교성에도 불구하고 국제금융기관의 시장위험관리 모형으로 이용하기에는 부족한 점이 있다. 시장위험인 VAR를 측정하는 방법 중 포트폴리오 VAR 측정방법인 델타-노말 방법을 응용하여 금융기관이 시장위험을 종합적으로 관리하는 한편, 기대수익을 최대화시키는 자산-부채의 최적배분에 대한 모형을 유도할 수 있다. 본 논문은 포트폴리오 접근법을 이용하여 금융기관의 시장위험을 종합적으로 관리할 수 있는 모형을 개발하는 동시에 미국, 일본, 영국, 독일의 주요 금융자산의 가격변동자료를 바탕으로 실증적 분석을 시도하였다. 이론적 모형과 관련하여 국제금융기관이 시장위험을 통제하는 한편 목표수익을 달성하는데 필요한 $m_1$ 종류의 국내자산과 부채의 규모, $m_2$ 종류의 외화자산과 부채의 규모를 동시적으로 결정할 수 있는 모델을 개발하였다. 이 모형은 금융기관의 위험포지션과 목표수익이 변동함에 따라 재구성되어야 할 국내외 자산과 부채의 포트폴리오에 대한 종류와 규모를 구체적으로 파악할 수 있게 한다. 실증분석을 위해 미국에 본점을 두고 미국, 일본, 영국, 독일에서 영업활동을 하는 국제금융기관이 16개의 국내외 금융자산을 이용 가능한 것으로 가정하였다. 1995년 1월부터 1999년 6월까지 이들 금융자산의 월별자료와 각 국 통화의 대 U.S. 달러 환율을 이용하여 목표이익 10,000천 달러를 실현하는 한편 이자율과 환율 위험을 최소화시키는 자산, 부채의 적정구성에 관한 결과를 제시하였다.구의 성과로는 특정 투자자 집단이 주가의 움직임에 따라 매매를 하는 수동적 전략의 의미보다는 적극적으로 주가를 움직이는 주체로서 외국인투자자와 일부 기관투자자의 존재를 확인할 수 있었다는 점이며, 주가 움직임에 따른 개인투자자와 일부 기관 투자자의 수동적 매매 스타일과 기관투자자 사이의 투자스타일의 이질성을 통계적으로 확인할 수 있었다는 데에 있다.남아 각국과 우리나라간에는 주가변동에 시차가 없는 것으로 나타났다. 그러나 각국간 표준시차 및 거래소 거래시간을 고려하면 미국, 영국, 독일의 경우에도 그 시차는 1일이내이거나 거의 시차가 없는 것으로 판단된다. 발견되어 선물의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만,