• 제목/요약/키워드: 주식매매

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빅데이터 분석을 통한 주식 매매 시기 알림 시스템의 설계 (The Design of a Norification System for Trading Stocks using a Bing Data Analysis)

  • 김나영;김동현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.545-546
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    • 2021
  • 최근 주식시장의 관심이 급격하게 높아지고 있으며, 코로나 19의 영향으로 신규 투자가 더욱더 늘어나고 있다. 하지만 개인의 투자자의 경우 기관보다 취득할 수 있는 정보의 양이 제한적이고 정보의 취득 시점이 늦기 때문에 개인의 투자자는 정보를 주관적으로 판단할 수밖에 없는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 주식매매의 객관적인 판단을 위하여 페어 트레이딩 기반 빅데이터 분석을 이용하여 주식 매매 시기를 사용자에게 알려주는 알림 시스템을 제안한다. 주식 매매 시기 알림 시스템을 적용할 때 사용자에게 객관적인 주식 매매 시기를 알려주어 투자 손해를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

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딥러닝을 이용한 Intraday 주가 예측 및 매매전략 (The Prediction and Trading Strategy for Intraday Stock Price Movements: A Deep Learning Approach)

  • 홍윤식;주창희
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.7-10
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    • 2022
  • 본 연구는 국내 주식의 intraday 가격변화를 딥러닝 모형들로 예측하고 그 예측모형을 이용한 매매전략 딥러닝 모형을 제안한다. 주식의 intraday 가격변화에 따라서, 고빈도 매매, 주문집행문제 (order execution problem), 자동화 매매 등과 같은 intraday 주식 트레이딩의 수익률이 달라지기 때문에, 주식의 intraday 가격변화 예측은 주식 투자에 있어서 중요하다. 해외 시장에 대해서는 인공지능 등을 이용한 intraday 가격변화 예측 연구가 활발히 이루어졌지만, 국내의 경우 관련한 연구가 드물어 그 효용성이 명확히 드러나지 않았었다. 그에 따라서, KOSPI 50의 구성 종목에 대하여 정준의(canonical) 딥러닝 모형들을 적용하여 예측 성능을 비교한다. 또한, 그 예측모형들을 활용하여 간소화된 주문집행문제에서의 매매전략 딥러닝 모형을 제안한다. 그리고, 제안한 매매전략 딥러닝 모형을 KOSPI 50의 구성 종목에 대하여 실험하여, 제안한 방법론이 유효함을 밝힌다. 제시된 모형을 실제 주식 매매에 직접 적용하여 수익성을 개선을 기대할 수 있고, 사람이 직접 거래할지라도 효과적인 보조 지표가 될 수 있기에 본 논문은 실용적 의미를 지닌다.

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정규화된 주식가격의 평균추세-변동성 지표를 이용한 매매전략 -KOSPI200 을 중심으로- (Buy-Sell Strategy with Mean Trend and Volatility Indexes of Normalized Stock Price)

  • 유성모;김동현
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.277-283
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    • 2005
  • 주식가격은 일반적으로 정규분포를 따르지 않으며 이러한 비정규성을 띤 주식의 매매전략은 일반적으로 추세 지표, 변동성 지표, 거래량 지표 등을 토대로 수립되며 통계적이기 보다는 직관적이라고 볼 수 있다. 주식가격의 비정규성 문제는 주식가격의 정규화 과정을 통해서 해결 될 수 있으며 통계적인 매매전략은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표 및 변동성 지표를 결합하여 작성될 수 있다. 본 논문은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표와 변동성 지표를 결합한 매매전략을 제시하였고 이를 KOSPI200에 적용한 결과 성공적인 매매전략이 될 수 있는 가능성을 확인하였다.

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주가 예측을 위한 Web Site 개발 (System Development of the Stock Price Prediction)

  • 조규철;이성희
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.161-162
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    • 2021
  • 주식을 매매할 때, 주식의 차트와 가치를 분석한 다음 언제 주식이 상한가 또는 하한가가 될지 예측한 후 매매하게 된다. 하지만 일반적으로 주식을 예측하기 어려워 주식의 수익을 내기 힘들다. 따라서 본 논문은 지난날의 주식 가격 데이터를 분석해 주식의 가격을 예측하는 주식 차트 분석을 할 수 있게 '주가 예측을 위한 웹 사이트'를 개발하였다. 이 사이트는 주식의 차트 분석을 지원하고 주식을 언제 매매할지에 대한 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 기대된다.

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주가지수 차익거래가 주식시장 및 주가지수 선물시장의 수익률 변동에 미치는 영향에 관한 연구 (A Study on the Effects of Index Arbitrage Trades on Return Volatilities in the Spot Market and Index Futures Market)

  • 민재훈
    • 재무관리연구
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    • 제17권2호
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    • pp.175-209
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    • 2000
  • 본 연구는 프로그램매매가 주가지수 선물시장 및 현물 주식시장의 수익률 변동성에 미치는 효과에 대해서 일중 수익률 및 프로그램매매자료를 이용하여 분석을 시도하였다. 실증분석을 통해서 관찰된 결과를 살펴보면 대부분 선진국 시장에서 보고된 결과와 일치하였다. 우선 프로그램매매가 증가할수록 현물 주식시장에서의 변동성은 증대하는 것으로 나타났으나 선물시장에서는 그러한 일관성 있는 관계를 발견하지 못하였다. 프로그램매매 발동 직후 선물 및 현물시장의 수익률은 반전현상을 나타냈으며 특히 현물시장의 가격변화가 선물시장에 비해서 큰 것으로 관찰되었다. 그러나 이러한 선물시장과 현물시장에 있어서의 가격반전 현상이 시장 유동성에 미치는 경제적 영향은 선물만기일과 같이 특정시간대에 프로그램매매가 집중되지 않는 한 경미한 것으로 판단되었다. 프로그램매매 특히 차익거래는 선물 가격과 현물 가격간의 균형 관계가 일시적인 수급상황에 따라 이발될 경우 이를 다시 균형 상태로 회복시켜 줌으로써 시장의 효율성을 증대시키는 주요한 연결통로로서의 역할을 수행한다. 특히 두 시장간의 균형 상태는 선물 시장보다는 현물 주식시장에서의 활발한 매매 활동을 통하여 이루어짐을 알 수 있었다. 결론적으로 국내시장에서 차익거래는 시장의 위험을 증대시키는 부정적인 측면보다는 시장의 효율성을 증진시키는 긍정적인 순기능이 많은 것으로 관찰되었다.

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CORBA를 이용한 주식매매 관리 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Stock Market Management System using CORBA)

  • 황준;김영신
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제2권3호
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    • pp.93-98
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    • 2001
  • 전자상거래 시스템은 시스템의 확장, 유지, 보수문제 등의 문제가 개발에 어려움을 주고 있다. 이에 본 논문에서는 JAVA 와 CORBA를 이용하여 3-Tier주식매매 관리 시스템을 제안한다. 본 시스템은 CORBA의 이벤트 서비스를 이용하여 인터렉티브한 환경을 구현하였고, 확장성, 속도, 유연성, 보안성, 유지·보수, 효율성이 뛰어난 시스템을 위하여 CORBA와 JDBC 미들웨어를 이용하여 3-tier 구조 주식매매 관리 시스템을 구현하였다.

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캔들스틱 차트 분석을 이용한 주식 매매 타이밍 예측을 위한 전문가 시스템 (Expert System for Predicting the Stock Market Timing Using Candlesticks Chart)

  • 이강희;양인실;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제3권2호
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    • pp.57-70
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    • 1997
  • 주식 시장을 예측하는 문제는 금융 분야에서 중요한 관심이 되어왔다. 주식 시세는 시장 환경의 변화에 따라 급격한 변화를 갖는다. 따라서 주식 투자로부터 이윤을 창출하기 위해서 주식을 사고 파는 시점을 결정하는 문제는 중요하다. 본 연구에서는 주시 매매 타이밍을 예측하기 위해서 캔들스틱 차트(Candlesticks chart)분석을 이용한 전문가 시스템(Expert System)으로서 '차트 해석기 (Chart Interpreter)'를 설계, 개발하였다. 주식 가격의 변동을 예고하는 패턴들을 정의하고 그 패턴들의 의미에 따라 매미결정을 첨가한 규칙을 생성하였다. 정의된 패턴들은 의미에 따라 크게 하락형, 상승형, 중립형, 추세지속형, 추세 전환형으로 분류된다. 정의된 패턴과 지식베이스의 유용성을 검증하기 위해서 수행된 1992년부터 1997년에 걸친 과거 한국 주식 시장 실거래 투자 데이터에 대한 실험결과는 평균 투자 성공률이 약 72%로서 주식시장에서 투자자들의 투자를 돕는데 우수한 지표로서 사용될 수 있음을 보였다. 또한, 개발된 지식베이스는 특정 연도나 특정 분야에 따라 예측력이 크게 변하지 않은 시간 독립적이고 분야 독립적인 특성을 가짐으로 분야나 시간에 구애받지 않고 사용할 수 있다는 장점을 갖는다.

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다중 에이전트 Q-학습 구조에 기반한 주식 매매 시스템의 최적화 (Optimization of Stock Trading System based on Multi-Agent Q-Learning Framework)

  • 김유섭;이재원;이종우
    • 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.

전자 주식 매매 시스템에서의 보안 트랜잭션 관리를 위한 단일 스냅샷 알고리즘 (One-Snapshot Algorithm for Secure Transaction Management in Electronic Stock Trading Systems)

  • 김남규;문송천;손용락
    • 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.

옵션 이격도 매매를 위한 특징값 자동 추출 에이전트 개발 (Smart agent which automatically extract characteristic values for option trades by estrangement ratio)

  • 고영훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1017-1019
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    • 2014
  • 자본주의의 꽃이라 할 수 있는 주식시장은 기업의 정량화된 가치를 매매하는 곳이다. 또한 파생거래는 주식시장의 위험회피 목적으로 만들어졌다. 파생시장이 투기적인 목적으로 악용되기도 하지만 기관투자가에게는 헤지거래의 중요한 수단임은 명백한 사실이다. 파생거래에서 옵션 거래는 투기적인 성향의 개인 거래자와 시장을 선도하는 기관 거래자 간의 치열한 대결로 볼 수 있다. 옵션은 상품별로 시시각각 변하는 이론가와 실거래가가 존재한다. 이론가를 기준으로 한 이격도 매매는 레버리지가 큰 옵션 거래에서 효과적인 위험회피 방법이다. 하지만 이론가는 현실적인 시장가와 괴리가 있을 수밖에 없다. 보다 현실적인 평균값을 구하기 위해서는 실제 옵션가의 통계만이 확실한 방법이다. 이를 위해서 옵션 만기일에 상품별로 차트정보를 수집하여 데이터베이스화하면 효과적이다. 이는 매우 반복적인 작업으로 이를 효과적으로 수행할 수 있는 에 이전트를 개발하였다. 이를 이용하면 실거래가를 기본으로 하는 평균값을 추출할 수 있으며, 지수차이와 잔여일에 따른 옵션 평균값에 근거하여 이격도 매매에 활용할 수 있다.