본 연구는 투자자 집단에 따라 그 매매에 있어서 주가와의 관련성을 분석하고자 하였다. 투자자 집단의 매매 성향은 월별 순매매율로 측정하였으며 주가의 대용변수는 한국종합주가지수(KOSPI)의 월별 수익률로서 분석에 사용된 기간은 1992년 1월부터 1999년 12월까지이다. 분석을 위한 방법론으로 상관분석과 회귀분석을 이용하였다. 상관분석은 스피어만 순위상관분석을 이용하여 KOSPI와 각 투자자 집단의 순매매 비중의 상관계수를 도출하였으며 그 결과 KOSPI와 개인투자자의 순매매와는 음의 유의적 상관관계를, KOSPI와 외국인 투자자의 순매매율과는 양(+)의 유의적 상관관계를 알 수 있었다. 그러나 기관투자자의 경우 기관투자자 전체 범주로 볼 때 유의적 상관관계가 없었으나 세분화된 기관투자자 일부는 유의적 상관관계를 보였다. 또한 본 연구는 KOSPI와 각 투자자 집단의 매매에 대한 인과관계를 추론한 바 외국인 투자자의 매매는 KOSPI에 영향을 주며 개인투자자의 매매는 오히려 KOSPI에 영향을 받는 것으로 보였다. 그러나 기관투자자의 경우 세부기관마다 그 매매의 성격을 달리하는 것으로 보였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 회귀분석을 실시하였으며 그 분석결과 외국인 투자자와 기관투자가 가운데 증권사와 투신사의 경우, 순매수가 늘어날수록 주가는 상승하고 순매도가 늘어날수록 주가는 하락하는 것을 확인할 수 있었으며 반면 개인투자자의 매매는 KOSPI 주가에 따라 영향을 받는 것으로 나타났다. 즉 주가가 상승할수록 매도에 치중하고 주가가 하락할수록 매수에 치중하는 것으로 분석되었다. 기관투자자 가운데 보험사의 매매 역시 주가에 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구의 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.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.3
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pp.123-128
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2019
This paper proposes the stock price prediction based on the artificial intelligence, where the model with recurrent convolution neural network (RCNN) layers is adopted. In the motivation of this prediction, long short-term memory model (LSTM)-based neural network can make the output of the time series prediction. On the other hand, the convolution neural network provides the data filtering, averaging, and augmentation. By combining the advantages mentioned above, the proposed technique predicts the estimated stock price of next day. In addition, in order to emphasize the recent time series, a custom weighted loss function is adopted. Moreover, stock data related to the stock price index are adopted to consider the market trends. In the experiments, the proposed stock price prediction reduces the test error by 3.19%, which is over other techniques by about 19%.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.235-237
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2000
본 논문에서는 환경의 변화에 민감한 시계열 데이터인 주가의 변동과정을 보다 효과적으로 설명하기 위한 방안의 하나로 강화 학습 모형의 도입을 제안하며, 특정 시점의 주가 추세를 평가하는 기준으로 가치도 함수를 채택한다. 가치도 함수의 계산에는 강화 학습 알고리즘의 일종인 Monte Carlo 알고리즘을 적용하고, 신경망 구현에 의해 구한 근사 가치도의 적절성을 평가하였다. 실험 결과로 볼 때, 여타 강화 학습 알고리즘을 추가적으로 적용할 경우, 주가 변동의 시계열적 특성을 더욱 잘 반영할 수 있을 것으로 판단된다.
(주)선일상사가 지난 7월 1일부로 영우PMS(주)로부터 일본 미쓰비시인쇄지공기계(주)의 매엽 오프셋 인쇄기 판매 및 서비스와 관련한 모든 권리를 인수했다. 이로써 (주)선일상사는 미쓰비시인쇄지공기계(주)의 인쇄지공기계 전 분야는 물론, 이원화됐던 매엽 오프셋 인쇄기 대리점 체제를 일원화하게 됐다. 이를 기점으로 조직의 최적화, 제조사 및 대리점 간의 일체감 향상, 고객과의 파트너십 관계 진작 등을 위해 진력하는 김형준 (주)선일상사 대표이사를 만나 앞으로의 계획에 대해 들어봤다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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