• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권3호
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• pp.123-140
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• 2018

Purpose The purpose of this study is to explore the optimal trading frequency which is useful for stock price prediction by using deep learning for charting image data. We also want to identify the appropriate time for accurate forecasting of stock price when performing pattern analysis. Design/methodology/approach In order to find the optimal trading frequency patterns and forecast timings, this study is performed as follows. First, stock price data is collected using OpenAPI provided by Daishin Securities, and candle chart images are created by data frequency and forecasting time. Second, the patterns are generated by the charting images and the learning is performed using the CNN. Finally, we find the optimal trading frequency patterns and forecasting timings. Findings According to the experiment results, this study confirmed that when the 10 minute frequency data is judged to be a decline pattern at previous 1 tick, the accuracy of predicting the market frequency pattern at which the market decreasing is 76%, which is determined by the optimal frequency pattern. In addition, we confirmed that forecasting of the sales frequency pattern at previous 1 tick shows higher accuracy than previous 2 tick and 3 tick.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.132-137
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• 2008

최근 들어, 기업의 내재 가치를 평가하여 투자에 활용하는 이른바 가치투자에 대한 많은 분석과 전략들이 나오고 있다. 그러나 현존하는 대부분의 투자 지원 툴들은, 단기적으로 등락을 반복하는 주가에 매매 조건을 제시하여 차액을 얻는 방식인 기술적 분석 툴로서 기업의 내재 가치를 평가하여 투자를 지원하기 에는 제한이 있다. 때문에 가치 투자자들은 기업의 가치를 체계적이고 객관적으로 판단하기 보다는, 몇몇의 공시된 자료들을 보고 개인의 판단에 따라 평가하는 경우가 대부분이다. 따라서 감정과 선입견을 배제한 기존의 기술적 분석 툴과 같이 기업의 가치를 정량적으로 추정하여 다양한 전략개발을 할 수 있는 툴이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 기업의 가치를 정량화하여 가치투자 전략을 개발할 수 있는 가치투자 시스템(이하 KPU-VISS)의 설계 및 구현 내용을 기술한다. 즉, 본 시스템은 주식가격을 포함한 기업의 다양한 정보와 경기 지표 등을 이용하여 기업의 가치 모델 개발을 지원하고, 이 모델에 근거하여 저평가된 종목을 검색하는 전략 개발을 지원한다. 또한, 개발된 전략을 과거의 특정 시점에 반영시킨 투자 시뮬레이션을 통하여, 전략의 실효성을 검증하는 기능도 지원한다. 본 논문에서 제안한 가치투자 지원시스템은 최초로 가치투자전략의 개발과 검증을 지원하는 시스템으로, 향후 가치투자 시스템 개발을 위한 선도적인 방향을 제시할 것으로 예상한다.

• 재무관리연구
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• 제15권2호
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• pp.1-22
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• 1998

본 논문은 조건부이분산모형을 이용하여 주가수준이 상대적으로 낮아지면 레버리지가 높아져서 변동성이 크게 나타난다는 레버리지효과 가설과 기업규모가 변동성에 미치는 영향을 우리나라 증권시장에서 실증분석하였다. 변동성(變動性)에 대한 레버리지효과(效果)에 관한 연구는 1992년 1월 3일에서 1996년12월 27일까지 5년간 표본기업 71개의 일별 주식수익률 퍼센티지자료를 사용하여 분석하였다. 분석에 사용한 조건부이분산모형은 '수정된 EGARCH'모형이며 이 수정된 EGARCH모형의 분산식에 개별기업의 주가수준을 독립변수로 하여 레버리지효과를 분석하였다. 분석결과는 변동성의 주가탄력성 계수가 음(陰)(-)의 값을 보이긴 하였으나 통계적으로 유의적이지 못하였다. 그러나 유의수준 10% 이하에서 의미를 가지는 변동성 주가탄력성 파라메타를 가진 표본이 전체표본의 50.7%를 차지하여 경제적 의미를 과소평가할 수 없는 것으로 보였다. 또한 기업규모가 변동성과의 관계를 실증분석하기 위하여 비모수적인 방법인 스피어만 순위상관분석을 이용하였다. 그 분석결과 미국의 연구결과와는 달리 우리나라에서는 기업규모가 클수록 변동성의 주가탄력성이 커지는 것으로 나타났다. 이 같은 원인은 기관 및 법인투자가와 외국인투자가의 투자비중이 높아지면서 대형주 위주의 매매패턴에 기인하는 것으로 보여진다. 이상으로 볼 때 기업규모는 변동성의 또 다른 요인으로서 설명할 수 있을 것으로 보인다.

• 서비스연구
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• 제6권3호
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• pp.41-54
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• 2016

본 논문은 1998년 1월부터 2015년 9월까지 한국은행이 경제통계시스템에서 발표한 월별 KOSPI지수와 전국경제인연합회에서 발표한 기업경기실사지수(BSI) 전망치 213개 표본을 각각 사용하여 서비스 산업에서 전경련 BSI지수가 주가지수에 영향을 미치는지에 대하여 분석하는데 있다. 통계분석은 분석대상 지수에 대한 수준변수와 차분변수에 대하여 각각 기초통계량과 단위근 검정, 공적분 검정과 상관관계 분석을 실시하였고, 차분변수인 수익률자료를 가지고 VAR모형을 이용한 그랜저 인과관계분석, 충격반응함수분석과 분산분해분석을 각각 실시하였다. 분석결과 서비스 산업에서 기업경기실사지수는 KOSPI지수에 대한 예측력은 없으나, KOSPI지수는 선행지수의 특성을 지지하여 서비스 산업에서 기업경기실사지수에 대한 예측력이 있어 영향을 미치는 것으로 추론할 수 있다. 이는 선행연구 결과와는 상반된 결과이며, 지수가 가지고 있는 고유한 특성이라 사료된다. 따라서 이와 같은 분석결과는 경기지수를 담당하고 있는 한국은행뿐만 아니라 기업경기실사지수를 발표하고 있는 전경련을 포함한 지수발표기관들에게 유익한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 아울러 주식시장에 참여하고 있는 국내 기관투자자와 일반투자자들에게 주식투자 시 매매시점을 파악하는데 의미 있는 정보를 제공해 줄 것으로 판단된다. 본 논문은 향후 다른 기관에서 발표하고 있는 기업경기실사지수와 다양한 거시경제지수 및 금융지수와의 상호연관성을 다각적으로 분석하고자 하는 후속연구 발전에 기여할 것으로 판단된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.57-62
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• 2023

본 연구는 미국 S&P 500 지수를 변동성 돌파 전략을 활용하여 Buy and Hold 방식과 비교 분석한 연구이다. 변동성 돌파 전략은 시장의 상대적 안정 또는 집중된 시기 후의 가격 움직임을 활용하는 거래 전략이다. 특히, 낮은 변동성 기간 후에 큰 가격 움직임이 더 자주 발생한다는 것이 관찰된다. 주식이 한동안 좁은 가격 범위에서 움직이다가 가격이 갑작스레 상승 또는 하락하는 경우, 그 주식이 해당 방향으로 계속 움직일 것으로 예상된다. 이러한 움직임을 활용하기 위해 거래자들은 변동성 돌파 전략을 채택한다. 'k' 값은 최근 시장 변동성의 측정값에 곱하는 배수로서 활용된다. 변동성의 측정 방법 중 하나로는 최근 거래일의 최고가와 최저가 차이를 나타내는 평균 진정 범위(ATR)가 있다. 'k' 값은 거래자들이 거래 임계값을 설정하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 'k' 값을 일반적인 값으로 연산하여 Buy and Hold 전략과 수익률을 비교 하여, 변동성 돌파전략을 사용한 알고리즘 트레이딩이 약간은 높은 수익률을 이룩하였다. 추후에는 인공 지능 딥러닝 기법을 이용하여 S&P 500 지수의 자동 거래를 위한 최적의 K 값을 구하고, 이를 통해 수익률을 극대화하기 위한 시뮬레이션 결과를 제시할 예정이다.

• 아태비즈니스연구
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• 제11권4호
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• pp.317-332
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• 2020

Purpose - This study examines the information effect and trading behavior of investors for the 430 stock split data from January 2004 to June 2018 in the Korean stock market. Design/methodology/approach - The stock split samples are classified into two groups by split ratio as well as three groups by price level prior to split. We also investigate the trading behavior of investors categorized by institutional versus individual investors. Findings - First, we find a significantly positive information effect on the announcement day. In particular, the information effect is more distinct in the group of larger split ratio and higher price level of stocks. Second, we find a huge increase in turnover following the stock splits, which mainly results from the trading by individual investors. Also, the increase in turnover by individual investors is evident in the group of larger split ratio and higher price level of stocks. Third, the stock splits have a negative impact on the long-term stock performance. The negative buy-and-hold abnormal return(BHAR) makes no difference in the groups by split ratio as well as price level of stocks. Lastly, we find individual investors tend to buy splitted stocks, which exhibit the long-term under-performance. Research implications or Originality - The results in this paper suggest that the liquidity hypothesis is not supported in the Korean stock splits. In addition, we observe that individual investors are exposed to losses due to their unfavorable trading behavior following the stock split.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.480-488
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• 2016

서브프라임 금융위기가 전세계적으로 확산되면서 한국은 금융시장뿐만 아니라 건설경기까지 침체되었다. 실제로 건설산업연구원 발표자료에 따르면 건설경기종합 BSI 추이가 2006년 12월의 80p에서 지속적으로 하락하여 2008년 11월 기준 14.6p까지 추락하였으며 특히 주택부분의 침체수준이 가장 심각하다고 하였다. 이러한 관점에서 본 논문은 글로벌 금융위기 전후 주식, 채권 등 금융시장 변화가 지역별 주택시장에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 강남 및 강북지역 아파트 매매가격지수, 주가 및 회사채수익률을 분석변수로 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2000년 1월부터 2007년 12월까지를 Model 1로, 2008년 1월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경기상승기에는 강남지역 주택시장은 KOSPI와 더불어 매력적인 투자시장으로 자리매김하는 것으로 나타났으나, 경기하락시에는 전반적인 거시경제흐름에 따라 움직이는 것으로 판단된다. 금융시장 변동에 대하여 강북지역 주택시장은 다른 움직임을 나타냈다. 저금리 효과는 경기하락시에 부동산시장 자체적인 시장 리스크가 존재하기 때문에 제한적인 것으로 판단된다.

• 경영과정보연구
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• 제33권1호
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• pp.45-63
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• 2014

주식시장에서 트레이딩 시스템(trading system)은 투자 위험을 줄이면서 수익을 극대화하기 위해 일정한 규칙을 컴퓨터에 적용하여 기계적으로 거래를 실행하는 자동매매시스템이다. 그러나 단일 자산을 거래 대상으로 하는 트레이딩 시스템 개발은 그 자산의 움직임에 의해 수익 구조가 결정되는 문제점을 가지고 있기 때문에 위험을 초래할 우려가 존재한다. 따라서 두 자산 간 상대적 가치를 활용하여 한 자산의 위험 발생 시 다른 자산의 거래를 통해 안정적인 수익을 창출할 수 있는 트레이딩 시스템 개발에 대해 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 두 개의 주가지수 선물 간의 상대적 가치를 이용한 규칙기반 트레이딩 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 차익거래 전략 시 활용되는 두 자산의 가격비율을 기반으로 기술적 지표(technical indicator)들을 생성하고, 데이터 마이닝 기법인 러프 집합 분석을 이용하여 거래규칙을 생성하였다. 생성된 거래규칙의 유용성을 확인하기 위해 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방법을 사용하여 거래 시뮬레이션을 적용하였으며, KOSPI 200 지수선물과 S&P 500 지수선물을 분석 대상으로 선정하여 성과를 측정하였다. 실험 결과, 제안한 시스템이 시장의 흐름과 상관없이 절대적인 수익을 발생하는 것을 확인 할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.115-137
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• 2008

증권시장이 커짐에 따라 홈트레이딩시스템(Home Trading System)을 이용한 증권거래가 활발해지고 있다. HTS는 주식시세 조회를 비롯한 매매상담 등의 많은 기능을 제공하고 있다. 그러나 사용자의 편의성과 효용성을 중심으로 한 기능은 개발되고 적용되고 있지만 개인정보 및 거래의 안전성에 대한 보안기능은 미흡한 실정이다. 본 논문은 키로깅과 스니핑을 통해 HTS의 보안서비스를 분석하여 많은 개인정보가 노출됨을 설명한다. 그리고 취약점을 파악하여 HTS가 가져야할 바람직한 평가기준을 제시한다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.45-65
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• 2020

가치가 상승하는 와인에 투자하는 것은 바람직하지만 우리나라에서는 와인 투자 자체가 생소하다. 또한, 와인시장에서의 가격책정은 소수에 의해 이루어지기 때문에 과정 자체가 비합리적이고, 정보가 위조되는 경우가 흔하다. 그러나 올바른 해결책만 있다면 와인시장은 오래 투자할수록 높은 수익을 기대할 수 있다는 점에서 바람직한 투자처가 될 수 있다. 또한, 국내 와인수입량의 꾸준한 증가추세를 통한 국내 와인 소비시장의 확대 또한 기대된다. 본 연구는 앞서 말한 우리나라의 와인 투자 시장의 '올바른 해결책'으로 와인시장 활성화 및 투명성 제고를 위한 컨소시엄 블록체인 프레임워크를 제시한다. 블록체인 거버넌스는 바람직한 의사결정권과 책임성을 보장하기 때문에 와인시장의 단점을 보완해줄 수 있다. 블록체인에 저장된 데이터는 소비자가 모두 확인할 수 있기 때문에 위조와인의 등장 가능성을 낮추고 불합리적으로 가격이 책정되는 과정을 보완한다. 또한 자산의 디지털화로 낮은 현금유동성을 해결하며 스마트 컨트랙트를 통해 공급망 전반의 비용과 시간을 절약하게 되어 와인투자의 진입장벽이 낮아진다. 특히 컨소시엄 블록체인을 통해 블록체인의 거버넌스를 '샤또-유통업자-투자자'로 구성한다면 바람직한 와인 시장을 형성할 수 있다. 생산과정을 블록체인에 저장하여 생산비용을 확보하고 합리적인 출시가를 정하며 유통과정을 블록체인에 저장하여 물류시스템을 효율적으로 운영하고 선물거래 주문량을 예측한다. 마지막으로 투자자들은 이 모든 데이터를 열람함으로써 합리적인 의사결정을 한다. 이는 와인경매시장에 있어서 주요 이해관계자들간의 지식공유체제로서 작동할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 해당 연구에서는 소유권을 주식처럼 다룰 수 있다는 점에서 대체투자의 새로운 관점을 제시했다. 또한 정보의 투명성을 제고시킬 방안으로써 와인 소유 매매 프레임워크를 제시하였고 식품 수입절차의 간소화와 와인 업계 내 신뢰 형성을 가능하게 했다. 해당 프레임워크를 통해 와인 관련 정보들을 투명하게 기록함으로써 활발한 와인투자가 이루어질 수 있을 것이며 이는 지식경영 측면에서 큰 의의를 가진다. 향후 연구에서는 해당 프레임워크를 확장해 적용할 분야를 연구하고자 한다.