Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.525-526
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2021
최근 금리 인하로 주식을 비롯한 다양한 금융상품에 대한 투자가 급증하고 있다. 주식 시장에서 가격은 시장의 모든 정보들이 반영된 결과로서 주식의 가격 변동을 이용하여 가격 패턴을 찾아낸 후 다양한 분석기법으로 주가 지수를 예측하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 주식 시장은 기업의 내·외부 요인들의 상호관계가 주가 형성에 많은 영향을 주는 가격 결정 메카니즘으로 인해 주가의 변동을 설명할 수 없는 경우가 자주 발생하고 있다. 따라서 주식 시장 예측을 위해서는 시장 내부의 변화와 외부 사건들을 함께 반영할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스 기사들에 대한 감성 분석과 주가지수의 시계열 데이터를 딥러닝 예측 모델을 통해 주식 시장의 추세를 예측할 수 있는 주가지수 예측 프로그램을 제안한다.
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.
경제 위기 대비를 위해 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 이상을 탐지하는 목적을 가지고 있다. 글로벌 이슈와 경제 위기 대비를 위해 주식시장 변동성 예측의 중요성이 부각되고 있으며, 기존의 주식시장 변동성 지수인 VIX 의 한계로 인해 더 복잡한 모델 및 인공지능을 활용한 연구에 관심이 집중되고 있다. 기존의 주식시장 변동성 예측에 관한 연구들은 통계적인 방법을 사용했으며 인공지능을 이용한 연구 또한 대부분 이상치 구간을 표시하여 예측을 목표로 하고 있으나 이러한 접근법은 라벨이 있는 데이터 수집 어려움, 클래스 불균형 문제가 있다. 본 연구는 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 탐지에 기여하고 지도 학습 방식 대신 비지도 학습 기반의 이상탐지모델을 사용하여 주식시장 변동성을 예측하는 새로운 방법론을 제안한다. 본 연구에서 개발한 인공지능 모델은 IsolationForest 모델을 활용하며, 시계열 데이터를 전처리한 후 정상성을 확보하는 등의 과정을 거친다. 실험 결과로 인공지능 모델이 주요 경제이슈를 이상치로 검출하는 성능을 확인하였으며 재현율 약 93.6%, 정밀도 100%로 높은 성능을 달성했다.
We test the hypothesis that the gradual diffusion of information across asset markets leads to cross-asset return predictability in Korea. And, the aim of this paper is related to forecast the stock market, business cycle index and industrial production by various indicators of economic activities in Korea. For this, our paper sets models and focuses on empirical test. The stock market on this month correlate with industries in Korea. The stock market doesn't lead to industries. The industries and macroeconomic variables have high correlation. We test that gradual diffusion of industrial information will predict stock market in Korea. For this, we analysis on possibility of Granger cause by VAR models between industries and stock market. As a result, 21 portfolios cause to Kospi statistically significance at 5%. Especially, the Beverage portfolio has bilateral Granger causality to Kospi. In case of Internet and Cosmetics portfolio, Kospi has unilateral Granger causality to it. The predictability of specific industries has a relation to Macroeconomic variables. What industrial portfolios predict to Business Coincidence Index? The only 6 industrial portfolios of 36 portfolios have a statistically significance at 10%. And, 9 portfolios have a statistically significance at 5%.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2007.11a
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pp.176-180
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2007
제조산업에 기반을 둔 기업들의 주된 관심사 중에 하나가 바로 비용 절감이다. 비용을 구성하는 요소에는 여러 가지가 있지만 그 중에서도 원자재 구입에 늘어가는 비용은 시장의 상황에 따라 변화하기 때문에 가변적인 요소로써 기업의 실적 및 재무구조에 영향을 주게 되고 이는 해당 기업의 주가에 반영된다. 본 논문에서는 국제 원자재 시장과 주식시장간의 상관관계를 분석하였다. 주식시장에 등록된 기업들을 업종별고 분류하여 각 기업들의 주가 및 업종별 지수와 원자재 가격간의 cross-correlation을 구해보고 원자재 가격이 주식시장에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 이러한 연구는 주식시장을 예측하는데 있어서 원자재 시장의 분석이라는 또 하나의 중요한 지침을 마련하고 궁극적으로 불확실한 미래를 대비할 수 있는 Risk management 방안을 마련하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2007.04a
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pp.471-476
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2007
본 논문의 목적은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 확률추세로부터 어떻게 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수인 경기동행지수와 산업생산 등을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 연구모형을 설정한 후 세 가지 검정절차를 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 당월의 전체 주식시장 수익률은 과거의 시차를 지닌 특정 산업부문 포트폴리오 수익률에 대하여 양(+)의 상관관계를 유지하고 있다는 '예측 1'과 전체 주식시장의 수익률은 특정 산업부문의 수익률에 대하여 선행성을 지닐 수 없다는 '예측 2'에 대한 검정 결과는 '예측 1'과 '예측 2'가 지지되고 있음을 파악할 수 있었다. 그리고 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보의 점진적 확산 현상이 발생하게 되는가를 검토하기 위하여 각 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는 지를 분석하였다. 분석결과 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 5% 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있어 산업제품의 가격 상승과 하락이 경제에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 특히 음료 업종에서 전체 주식시장 수익률과 상호간의 인과성을 나타내었으며, 인터넷과 화장품 업종에서는 전체 주식시장 수익률이 이들 업종에 대하여 일방적인 영향을 보이고 있음을 알 수 있었다.>$mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$ 및 0.000-0.804 $mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$이였다. 규소농도는 0.0-6.2 $mgSi\;{\cdot}\;L^{-1}$의 범위로 3-5월에 매우 낮았으며, 계절적인 변화가 뚜렷히 나타났다. 저질의 입자는 0-125인 silt및 coarse silt로 이루어져 있으며, COD는 51.4-116.9 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$로 평균 93.0 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 이였다. 저질내의 TP및 TN의 농도는 각각 0.04-1.46 $mgP\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 및 0.12-1.03 $mgN\;{\cdot}\;gdw^{-1}$이었다. 표층의 엽록소 a의 정점별 평균값은 정점 1, 2 및 3에서 각각 15.6, 15.2 및 16.0 $mg\;{\cdot}\;m^{-3}$으로 유사하였다. 식물플랑크톤은 총 49종이 출현하였으며, 생물량은 50-23, 350 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$로 2001년 9월에 가장 많았다. 이 시기의 우점종은 녹조류인 Schroederia judayi이였으며, 생물량은 20,417 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$이였다. 송지호의 수질을 개선하기 위해서는 인위적으로 화학성층을 파괴시켜 심충에 용존산소를 공급시켜야 할 것으로 판단되며, 모래톱으로 인해 막혀져 있는 해수
이 논문에서는 3대 투자신탁회사의 주식형 펀드의 투자성과를 측정하고자 하는 데 목적이 있다. 추가적으로 자산운용의 실무적 현실을 고려하여 각 펀드의 속성(주식편입비율 한도, 대상투자자, 운용회사)의 차이가 투자성과와 어떤 관련을 갖고 있는가를 분석함으로써 투자신탁에 내재하는 도덕적 위해의 문제를 노출시켜 보고자 한다. 이 논문에서는 우리나라 3대 투신사의 29개 주식형 펀드에 대한 1984. 2분기${\sim}$1993. 1분기의 분기수익률 자료를 사용하여 시장예측능력과 포트폴리오 선택 능력을 측정하였다. 시장예측능력의 척도로서 Henriksson & Merton(1981)이 제시한 척도를 사용하였으며, 선택 능력의 척도로서 Treynor & Black(1973)의 평가비율과 Fama(1972)의 순선택능력 을 사용하였다. 그 결과 자산운용을 담당하는 투신사와 주식편입비율 한도에 관계없이 주식형 펀드들의 시장예측능력과 선택능력 모두가 음의 값을 보이 고 있다. 예외적으로 외국인전용 펀드의 투자성과는 내국인을 대상으로 하는 투자신탁에 비하여 다소 우수한 성과를 보이고 있다. 표본으로 사용한 5개 외국인전용 펀드는 다른 펀드와 마찬가지로 음의 시장예측능력을 보여주고 있으나, 평가비율은 다른 포트폴리오들과는 달리 양의 값을 갖고 있고, 이들의 순선택능력은 음의 값을 보이긴 하지만 다른 포트폴리오보다 그 절대 값이 보다 작다. 이러한 결과는 외국인전용 펀드의 포트폴리오선택능력이 보다 우수하였다는 것을 의미한다. 외국인전용펀드가 보다 나은 선택능력을 보여준 이유는 이들이 투자자문위원회라는 감시 장치를 갖고 있기 때문인 것으로 판단된다. 환언하면 국내투자자용 펀드의 열등한 투자성과는 감시장치가 없는 데 따른 일종의 도덕적(道德的) 위해(危害)로 해석된다.
본 연구는 옵션가격 및 거래량 자료를 이용하여 옵션시장의 가격발견 기능에 대해서 분석을 시도하였다. 이를 위해 먼저 옵션가격과 거래량 정보가 현물시장을 선행하는 현상에 대해서 분석해 보았다. 옵션가격은 실제 현물지수를 약 1시간 정도 선행하는 것으로 관찰되었다. 콜옵션 가격이 풋옵션에 비해서 상대적으로 옵션시장에서 높게 거래되는 경우 이는 현물주식시장에서의 주가상승을 예고하는 것으로 나타났다. 옵션 거래량 정보 역시 현물시장의 가격움직임을 예측하는데 유효한 것으로 관찰되었다. 콜옵션의 풋옵션 대비 상대적인 거래증가는 투자자의 낙관적인 장세전망을 반영해 일단 현물지수의 상승을 야기하는 것으로 나타났으나 이후 투자자의 풋옵션을 통한 헤지(hedge) 수요의 증가로 이어지는 것으로 조사되었다. 두 번째로 본 연구는 이러한 옵션시장의 가격발견 기능을 이용하여 매매전략을 수립하고 이를 통하여 투자이익을 극대화시킬 수 있는지에 대해서 살펴보았다. 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 고평가(증가) 되었을 경우 이는 주가상승을 미리 예고하고 있는 신호로 받아들어져 주식을 매입하고 반대로 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 저평가(감소) 되었다면 주가하락을 예측하기 때문에 주식을 매도함으로써 투자이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 실증분석 결과는 우선 옵션 가격정보를 이용하여 현물시장에서 지수 바스켓 포트폴리오를 매매하려는 전략은 30분 내외의 단기 투자에는 유효하나 그 이상의 투자기간을 가지는 경우에는 예상과는 다른 결과를 초래하였다. 반면 옵션시장에서의 콜옵션과 풋옵션의 상대적인 거래량 정보는 현물주식시장의 움직임을 예측하는데 옵션 가격정보에 비해서 보다 효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.
Prediction of a stock price has been a subject of interest for a long time in financial markets, and thus, many studies have been conducted in various directions. As the efficient market hypothesis introduced in the 1970s acquired supports, it came to be the majority opinion that it was impossible to predict stock prices. However, recent advances in predictive models have led to new attempts to predict the future prices. Here, we summarize past studies on the price prediction by evaluation measures, and predict the direction of stock prices of Samsung Electronics, LG Chem, and NAVER by applying various machine learning models. In addition to widely used technical indicator variables, accounting indicators such as Price Earning Ratio and Price Book-value Ratio and outputs of the hidden Markov Model are used as predictors. From the results of our analysis, we conclude that no models show significantly better accuracy and it is not possible to predict the direction of stock prices with models used. Considering that the models with extra predictors show relatively high test accuracy, we may expect the possibility of a meaningful improvement in prediction accuracy if proper variables that reflect the opinions and sentiments of investors would be utilized.
본 연구에서는 한국 주식시장에 있어서 거래량이 주가에 선행하는가를 일별자료를 이용하여 전통적인 선형Granger인과관계의 검증법과 Baek and Brock(1992a)의 비선형Granger인과관계의 검증법에 따라 전체기간과 주식시장 장세별로 실증분석을 실시하였다. 본 연구에서 발견된 실증분석 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 선형인과관계 검증의 결과, 전체기간에서 거래량변화율과 주식수익률간의 상호인과관계가 존재하였다. 주식시장 장세별로는 침체기에만 주식수익률이 거래량변화율에 선행하는 것으로 나타났다. 둘째, 비선형인과관계 검증의 결과, 전체기간에서는 선형인과관계의 검증결과와 동일하였다. 장세별 분석에서는 상승기와 회복기에는 거래량변화율과 주식수익률간에 인과관계가 없지만, 침체기에는 주식수익률이 거래량변화율에 선행하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 발견된 실증분석 결과는 우리나라 주식시장에서 거래량이 주가의 예측변수로서 활용될 수 없다는 점을 시사하고 있는 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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