• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권5호
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• pp.498-508
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• 2003

금융산업에서 증권사의 주식 트레이딩 시스템은 단 1분의 장애에도 손실이 매우 큰 응용 시스템이다. 특히, 트레이딩 시스템 구축 환경이 메인 프레임 환경에서 클라이언트/서버 환경으로 전환됨으로써 추가적으로 안정성이 시스템의 최우선 목표로 인식되고 있다. 이와 같은 인식 하에 일반적으로 IT환경에서 제시하고 있는 가이드라인에 의한 시스템 구축이 당연시되고 있지만, 트레이딩 시스템은 업무의 특성상 정규화된 표준 가이드라인을 따를 경우 신뢰도를 보장할 수 없음으로 비정규화된 방법으로 해당시스템을 구축하는 것이 현재 실정이다. 본 논문은 TP 모니터 계열의 미들웨어를 통한 3-Tier 클라이언트/서버 환경에서 X/Open DTP 모델에서 정규화된 표준 가이드라인인 XA 인터페이스 기반 시스템과 비정규화된 방법인 Non-XA 인터페이스 기반 시스템을 증권사 트레이딩 시스템 환경 하에 구축하여 비정규화 방법의 신뢰성을 증명한다. 그 신뢰성 증명의 방법으로는 시스템 실패를 가정한 극복(take-over) 테스트 시 주문 데이타의 에러와 이의 복구방안을 XA와 Non-XA 인터페이스 두 경우를 대상으로 수행한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.19-32
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• 2013

사이버 주식거래가 증가함에 따라 홈트레이딩 시스템을 이용한 주식거래가 활발해지고 있다. 홈트레이딩 시스템은 개인투자자 대다수가 이용하는 방법으로 코스닥에서는 75%도 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 코스피에서도 40%의 점유율을 기록하고 있다. 하지만 홈트레이딩 시스템은 사용자의 속도와 사용자 편의성에 초점을 맞추고 있어 보안기능이 다소 미흡함을 발견하였다. 본 논문에서는 홈트레이딩 시스템 사용시 메모리에 인증정보가 평문으로 남는 취약점을 기반으로 메모리 덤프 툴을 이용하여 주식부정거래 가능성을 분석하고 휴대전화 SMS를 이용한 투채널 인증으로 주식부정거래에 대응할 수 있는 인증기법을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제16권1호
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• pp.71-92
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• 2010

최근 트레이딩 시스템에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능을 이용한 지능형 트레이딩 시스템의 개발과 관련한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 현재까지 소개된 트레이딩 시스템 관련 연구들은 트레이딩에 적용될 수 있는 다양한 변수들이 실무에서 활용되고 있음에도 불구하고, 주가지수에서 파생된 기술적 지표에만 과도하게 의존하는 경향이 있었다. 또한, 실제 수익창출에 초점이 맞추어진 트레이딩 시스템의 모형보다는 주가 혹은 주가지수의 등락에 대한 정확한 예측에 초점을 맞춰 모형을 개발하려고 하는 한계도 존재했다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 주로 활용되어 온 기술적 지표 외에 현업에서 유용하게 활용되는 다양한 비가격 변수들을 시스템에 반영함으로서 예측 성과의 개선을 도모하는 동시에, Support Vector Machines 기반의 등락예측모형의 결과를 트레이딩 시스템의 매수, 매도, 혹은 유지의 신호로 해석할 수 있도록 설계된 새로운 형태의 지능형 트레이딩 시스템을 제안한다. 제안시스템의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2004년 5월부터 2009년 12월까지의 KOSPI200 주가지수에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안시스템이 수익률 관점에서 다른 비교모형들에 비해 더 우수한 성과를 도출함을 확인할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.53-79
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• 2021

비대면 거래 활성화로 증권사 간 영업점포 규모나 거래 비용면의 차별성은 줄어들고 증권거래 시스템에 대한 중요성이 높아졌다. 특히 개인 투자자들이 많이 사용하는 모바일 트레이딩 시스템의 거래 비중 증가와 코로나19 이후 개인 투자자의 증가로 모바일 트레이딩 시스템은 더욱 중요해졌다. 하지만 모바일 트레이딩 시스템에 관한 사용성 연구는 문헌조사나 설문조사방법으로 진행되어 사용자 중심의 사용성 연구는 부족하다. 이에 본 연구에서는 사용자 중심의 사용성 속성을 알아보기 위해 사용자의 경험적 인식을 찾아내는 레퍼토리 그리드 기법을 사용하였다. 사용자 관점의 모바일 트레이딩 시스템 사용성 속성을 도출하고 사용자 그룹과 개발자 그룹간의 빈도와 중요도 측면에서 사용성 속성 차이를 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권5호
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• pp.881-893
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• 2012

본 논문에서는 선물시장에서 러프집합과 의사결정나무를 이용한 매매규칙 기반의 시스템 트레이딩 전략을 제안한다. 과거 데이터마이닝 방법론을 이용한 선물시장 투자전략에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 상대적으로 다양한 변수의 조합을 통한 시스템 트레이딩에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 크게 세 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 매매규칙 기반 시스템 트레이딩에서 의사결정나무 방법론의 사용이 투자성과에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것이다. 두 번째 목적은 단기매매부터 장기 매매까지 중에서 적절한 매매 시간간격을 찾아내는 것이다. 세번째 목적은 매매규칙 생성 시 사용되는 최적의 트레이닝 구간을 찾는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안한 투자전략의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들에게 투자결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제1권2호
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• pp.1-20
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• 1999

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.427-429
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• 2001

인터넷을 기반으로 시스템의 규모가 점차 커짐에 따라 연합된 시스템으로 변화되고 있으며, 더 나아가서는 이러한 분산 시스템들이 모여 보다 광범위한 광역 분산처리 환경을 조성하고 있다. 이러한 환경을 이루어 수많은 객체들은 이름이나 속성에 의해 다양한 중복된 성질을 갖는다. 일반적인 객체들을 찾는 방법으로 객체의 이름에 따른 서비스가 대부분이다. 그러나 점차 객체가 갖는 서비스 내용(속성)을 이용하여 객체를 검색하는 메커니즘의 필요성이 높아지고 있다. 광역 분산처리 환경에서는 객체가 갖는 이름과 속성에 따라 네이밍과 트레이딩 기능을 모두 사용하여 사용자에게 투명한 서비스를 제공해야 한다. 따라서 본 논문에서는 광역 분산 환경에서 네이밍과 트레이딩 서비스의 기능을 혼합한 바인딩 서비스 모델을 제시한다. 이는 이름과 속성기반의 단일 객체뿐만 아니라 중복객체의 효과적인 탐색과 바인딩시 부하분배를 꾀하여 네트워크 상의 부하 균형화를 유지하도록 한다. 이를 위해, 먼저 분산 객체에 대한 모델을 제시하고, 이들을 바인eld 처리 방안 그리고 연합을 위한 모델을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.348-353
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• 2013

최근들어, 확률론적 최적제어를 포함한 제어이론과 각종 기계학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 주요 도구로 자리를 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 평균회귀 현상을 보이는 시장을 위한 페어 트레이딩 전략 분야와 추세 추종형 트레이딩 전략 분야에 대해 확률론적 최적제어 이론을 활용한 최신 논문 몇 편을 간단히 살펴보고, 보다 융통성 있고 접근성이 좋은 도구를 확보하기 위하여 확률론적 최적제어이론과 기계학습 기법을 동시에 응용하는 전략을 고려한다. 예시를 위하여 실시한 시뮬레이션은 본 논문에서 고려한 전략이 실제 금융시장 데이터를 대상으로 적용될 때 고무적인 결과를 제공할 수 있음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.238-241
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• 2005

최근 컴퓨터를 이용하여 효과적인 트레이드를 하려는 투자자들이 늘고 있다. 본 논문에서는 많은 인공지능 방법론 중에서 강화학습(reinforcement learning)을 이용하여 효과적으로 트레이딩하는 방법에 대해서 다루려한다. 특히 강화학습 중에서 natural policy gradient를 이용하여 actor의 파라미터를 업데이트하고, value function을 효과적으로 추정하기 위해 RLS(recursive least-squares) 기법으로 critic 부분을 업데이트하는 RLS 기반 natural actor-critic 알고리즘을 이용하여 트레이딩을 수행하는 전략에 대한 가능성을 살펴 보기로 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.155-161
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• 2016

기존의 알고리즘 트레이딩 시스템에서는 투자전략을 금융사가 제공하는 프로그램밍 언어와 API들을 사용하여 사용자가 직접 프로그래밍 하여야 했기에 일반 투자자들이 사용하기에는 많은 어려움이 있어왔다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 프로그래밍에 대한 지식이 없어도 손쉽게 자신의 투자전략을 사용자 인터페이스를 통하여 제시하면 이를 통하여 알고리즘이 형성되어 시스템 트레이딩이 수행되도록 하는 사용자 친화적인 트레이딩 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 시스템은 금융회사의 서버와 주식 정보를 송수신하고 매매를 수행하는 서버 부분과 투자전략을 설정하기 위한 보조지표들로 이루어진 사용자 인터페이스, 이를 기반으로 알고리즘이 생성되는 부분 등으로 구성되어진 클라이언트로 구성되어진다. 제안된 시스템은 모의 투자 실행을 통하여 사용자가 설정한 투자전략에 따라 설정된 알고리즘에 의하여 자동으로 매매가 이루어짐을 통하여 성능을 검증하였다.