• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.281-292
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• 2014

최근 알고리즘 트레이딩에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능 방법론을 이용한 매매 전략 구축에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 복수의 인공지능 방법론을 융합하여 매매 전략 개발에 이용한 사례는 아직 많지 않다. 본 연구는 주가지수선물시장을 바탕으로 인공지능 방법론 중 하나인 러프집합 이론을 적용하여 알고리즘 트레이딩 매매전략을 개발한다. 특히 유전자 알고리즘을 도입하여 생성된 매매전략을 현재시장상황에 최고의 수익률을 보일 수 있도록 최적화한다. 실증분석으로는 2009년부터 2012년까지 4년간의 매매수익률을 분석한 결과 매수 후 보유 전략과 비교하여 우수한 성과를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.359-364
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• 2021

최근 인공지능의 딥러닝과 머신러닝을 이용한 예측시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인공지능의 발전으로 인해 투자관리자의 역할을 인공지능을 대신하고 있으며, 투자관리자보다 높은 수익률로 인해 점차 인공지능으로 거래를 하는 알고리즘 거래가 보편화하고 있다. 알고리즘 매매는 인간의 감정을 배제하고 조건에 따라 기계적으로 매매를 진행하기 때문에 장기적으로 접근했을 때 인간의 매매 수익률보다 높게 나온다. 인공지능의 딥러닝 기법은 과거의 시계열 데이터를 학습하고 미래를 예측하여 인간처럼 학습하게 되고, 변화하는 전략에 대응할 수 있어 활용도가 증가하고 있다. 특히 LSTM기법은 과거의 데이터 일부를 기억하거나 잊어버리는 형태로 최근의 데이터의 비중으로 높여 미래 예측에 사용하고 있다. 최근 facebook에서 개발한 인공지능 알고리즘인 fbprophet은 높은 예측 정확도를 자랑하며 주가나 암호화폐 시세 예측에 사용되고 있다. 따라서 본 연구는 fbprophet을 활용하여 실제 값과 차이를 분석하고 정확한 예측을 위한 조건들을 제시하여 암호화폐 자동매매를 하기 위한 새로운 알고리즘을 제공하여 건전한 투자 문화를 정착시키는 데 이바지하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.448-451
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• 2022

주식과 암호화폐 거래는 매매방식에 있어서 유사한 점이 있지만 기업의 사업분야, 자본금, 순이익 등의 경영현황과 미래가치에 영향을 많이 받는 주식과는 다르게 암호화폐는 실물 실체가 없으며 탈중앙화, 전산화된 데이터를 기반으로 하며 심리적인 요소가 크게 작용하여 단기적인 변동이 클 수 있다. 본 연구에서는 이러한 암호화폐 거래의 특성을 활용하여 특정 암호화폐에 관련된 뉴스기사들을 수집하고 그 암호화폐의 가격 변화 데이터와 연관되어 가격예측 딥러닝 모델을 생성하고 해당 암호화폐에 대한 신규 뉴스기사가 발생되었을 때 이를 이용하여 매수, 매도, 관망 등과 같은 매매 정보를 예측 적용할 수 있게 하였다. 첫째, 뉴스 기사에서 언급한 암호화폐를 매수, 매도, 관망 중 어느 편이 좋을 것인지 추천하는 알고리즘을 구현하였고, 둘째, 매수 이후 매매 차익을 위한 매도 시점이나 매도 이후 저가매수에 유리한 시점을 제안하는 알고리즘을 구현하였다. 또한, 실시간 뉴스기사 수집 및 예측한 매매 판단에 따라 매매 자동화 시스템을 구현하여 수익률을 직접 확인함으로써 그 유효성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.209-224
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• 2003

최근 전자 상거래 인프라의 발전으로 인해, 온라인 상에서 주식의 매매가 이루어지는 전자 주식 매매 시스템(Electronic Stock Trading Systems: 약칭 ESTS)의 사용이 확산되고 있다. ESTS 상에서는 다양한 기밀 등급을 가진 정보가 서로 다른 신뢰 등급을 갖는 사용자에 의해 공유된다. 특정 정보가 허가된 사용자에 의해서만 접근되도록 보장하기 위해서는, 트랜잭션의 동시성 제어 과정에서의 다등급 보안 데이타베이스 시스템의 사용이 반드시 필요하다. 한편 ESTS 상에서는 분석적인 성향의 트랜잭션과, 매매 체결을 목적으로 하는 실시간 트랜잭션이 동시에 수행되므로, 기존에 고안된 여러 보안 동시성 제어 기법들이 적용되는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 ESTS 환경에서의 보안 동시성 제어를 위한 프로토콜인 보안 단일 스냅샷(Secure One Snapshot: 약칭 SOS) 프로토콜을 제안한다. SOS는 운용 데이터베이스 외에 하나의 스냅샷을 추가로 유지하여 비밀 경로의 생성 가능성을 차단함과 동시에 실시간 동시성 제어 알고리즘이 용이하게 적용될 수 있는 유열성을 제공한다. 또한 SOS는 완화된 정확성 기준을 사용함으로써 데이타의 신선도를 유지하기 위해 관리되는 큐의 길이를 감소시킬 수 있는 방법도 제시한다. 본 논문에서는, SOS의 동작 과정을 예를 통해 소개하고, 프로토콜의 정확성에 대한 분석을 제공한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.207-212
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• 2004

본 논문은 주식 매매 시스템을 위한 강화 학습 구조를 제시한다. 매매 시스템에 사용되는 매개변수들은 Q-학습 알고리즘에 의하여 최적화되고, 인공 신경망이 값의 근사치를 구하기 위하여 활용된다 이 구조에서는 서로 유기적으로 협업하는 다중 에이전트를 이용하여 전역적인 추세 예측과 부분적인 매매 전략을 통합하여 개선된 매매 성능을 가능하게 한다. 에이전트들은 서로 통신하여 훈련 에피소드와 학습된 정책을 서로 공유하는데, 이 때 전통적인 Q-학습의 모든 골격을 유지한다. 실험을 통하여, KOSPI 200에서는 제안된 구조에 기반 한 매매 시스템을 통하여 시장 평균 수익률을 상회하며 동시에 상당한 이익을 창출하는 것을 확인하였다. 게다가 위험 관리의 측면에서도 본 시스템은 교사 학습(supervised teaming)에 의하여 훈련된 시스템에 비하여 더 뛰어난 성능을 보여주었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.255-267
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• 2011

국내 정치적 사회적 경제적 요인 및 국제 정치 상황, 해외 경제 동향 등의 요인들을 비롯한 IMF이후의 금융시장 개방에 따른 외국투자자본의 유출입으로 인하여 한국 금융시장의 불확실성은 더욱 증가되었다. 특히 투자자들은 의사결정에 더 많은 혼돈을 겪게 되었고 투자 시 도움을 줄 수 있는 보다 유용한 도구들을 필요로 하게 되었다. 본 연구는 시스템 트레이딩을 이용하여 선물시장에서 거래 할 때 최적의 매매 타이밍을 알아보고 이에 적합한 전략을 알아보는 것이 목적이다. 패턴인식 알고리즘인 동적 시간 와핑 (DTW; Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용하여 빈도별 (10분, 30분, 60분, 일 별) 유사 패턴을 찾아내고 최적의 매매 타이밍을 분석한다. 이를 위해 주식시장의 대표적인 패턴들을 알아보고, 유사한 패턴을 보이는 기간을 DTW를 이용하여 빈도별로 분석한다. 유사한 패턴들의 검증을 위해 기술적 지표들의 개별 전략을 적용한 거래 시뮬레이션을 실시한다. 시뮬레이션 결과 대부분 30분 데이터에 적용된 전략들이 높은 수익률을 가져왔다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.62-73
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• 2022

국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2004년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.652-652
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• 2004

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.175-182
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• 2013

본 연구에서는 주택 수요와 공급의 상호영향관계 메커니즘을 이용하여 가격 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 가격 시뮬레이션 모형의 핵심 알고리즘은 피드백 제어 이론을 이용한 시스템 다이나믹스 기반의 스톡 플로우 변수이며, 이러한 원리를 이용하여 서울지역 아파트 가격변화 행태를 모델링하였다. 가격 행태를 결정하는 피드백 메커니즘은 중장기 경기변동 시나리오 하에 대출 이자율을 정책변수로 아파트 매매 수요자와 공급자 규모를 스톡 변수로 설정하고, 이들 간의 상호 영향관계를 검증하였다. 본 논문을 통하여 향후 아파트 가격 추이는 아파트 매매 수요자와 공급자 규모의 행태 변화와 수요자와 공급자가 갖는 가격에 대한 반응 매개변수간의 영향관계로 구성된다. 또한 향후 경기 전망 및 대출이자율 등 거시경제의 상황에 따라 아파트 매매가격은 변화함을 알 수 있었다. 제시된 아파트 매매 가격 시뮬레이션 계량모델은 양도세 및 취득세 감면 등 비 금융 관련 부동산정책변수와 대출이자 조정 등 금융 관련 정책변수의 보다 정확하고 충분한 데이터를 적용하면 실무 적용과 정부 주택정책입안에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.