사이버 주식거래가 증가함에 따라 홈트레이딩 시스템을 이용한 주식거래가 활발해지고 있다. 홈트레이딩 시스템은 개인투자자 대다수가 이용하는 방법으로 코스닥에서는 75%도 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 코스피에서도 40%의 점유율을 기록하고 있다. 하지만 홈트레이딩 시스템은 사용자의 속도와 사용자 편의성에 초점을 맞추고 있어 보안기능이 다소 미흡함을 발견하였다. 본 논문에서는 홈트레이딩 시스템 사용시 메모리에 인증정보가 평문으로 남는 취약점을 기반으로 메모리 덤프 툴을 이용하여 주식부정거래 가능성을 분석하고 휴대전화 SMS를 이용한 투채널 인증으로 주식부정거래에 대응할 수 있는 인증기법을 제시한다.
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.
주식 시장에서 안정적으로 높은 수익을 얻기 위하여 많은 트레이딩 알고리즘에 대한 연구들이 이루어졌다. 트레이딩 알고리즘들이 미국 주식시장의 거래량에서 차지하는 비율은 80 프로가 넘을 정도로 많이 사용된다. 많은 연구에도 불구하고 항상 좋은 성능을 나타내는 트레이딩 알고리즘은 존재하지 않는다. 즉, 과거에 좋은 성능을 보이는 알고리즘이 미래에도 좋은 성능을 보인다는 보장이 없다. 그 이유는 주가에 영향을 주는 요인은 매우 많고, 미래의 불확실성도 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 알고리즘들의 수익률에 대한 과거 기록을 바탕으로 미래의 수익률을 잘 예측하고 수익률도 높을 것으로 추정되는 알고리즘을 선택하는 TimeGAN을 활용한 모델을 제안한다. LSTM기법은 미래 시계열 데이터의 예측이 결정론적임에 반하여 TimeGAN은 확률적이다. TimeGAN의 확률적인 예측의 이점은 미래에 대한 불확실성을 반영하여 줄 수 있다는 점이다. 실험 결과로써, 본 논문에서 제안한 방법은 적은 변동성으로 높은 수익률을 달성하고, 여러 다수의 비교 알고리즘에 비해 우수한 결과를 보인다.
금융산업에서 증권사의 주식 트레이딩 시스템은 단 1분의 장애에도 손실이 매우 큰 응용 시스템이다. 특히, 트레이딩 시스템 구축 환경이 메인 프레임 환경에서 클라이언트/서버 환경으로 전환됨으로써 추가적으로 안정성이 시스템의 최우선 목표로 인식되고 있다. 이와 같은 인식 하에 일반적으로 IT환경에서 제시하고 있는 가이드라인에 의한 시스템 구축이 당연시되고 있지만, 트레이딩 시스템은 업무의 특성상 정규화된 표준 가이드라인을 따를 경우 신뢰도를 보장할 수 없음으로 비정규화된 방법으로 해당시스템을 구축하는 것이 현재 실정이다. 본 논문은 TP 모니터 계열의 미들웨어를 통한 3-Tier 클라이언트/서버 환경에서 X/Open DTP 모델에서 정규화된 표준 가이드라인인 XA 인터페이스 기반 시스템과 비정규화된 방법인 Non-XA 인터페이스 기반 시스템을 증권사 트레이딩 시스템 환경 하에 구축하여 비정규화 방법의 신뢰성을 증명한다. 그 신뢰성 증명의 방법으로는 시스템 실패를 가정한 극복(take-over) 테스트 시 주문 데이타의 에러와 이의 복구방안을 XA와 Non-XA 인터페이스 두 경우를 대상으로 수행한다.
본 연구는 변동성이 높은 주식시장에서 안정적인 수익창출에 기여할 수 있는 주가예측 강화학 모델을 제안한다. DQN 알고리즘과 LSTM 신경망을 이용하여 시장의 흐름에 따라 전략을 달리하는 모델을 개발하고, 이를 활용한 주식 트레이딩 시스템의 유용성을 확인하고 발전 방향을 제시한다.
자본주의는 시장 경제를 토대로 하고 있다. 시장 경제는 주식시장이 핵심이며, 주식시장의 위험회피를 위한 파생시장은 결국 자본주의의 가장 근본적인 요소이다. 다양하고 복잡한 파생시장에서 시스템 트레이딩의 중요성은 나날이 커지고 있으며, 감정을 극복하고 전략적인 매매를 하기 위한 최선의 방법이기도하다. 한국의 시스템 트레이딩은 전통적인 TS와 최신기술로 탄생한 Multicharts가 있다. Multicharts는 틱 단위의 신호데이타를 분석하여 실시간 거래를 할 수 있는 뛰어난 시스템이지만 아직 스마트폰 에이전트가 없다. PC에서는 Multicharts의 모든 기능을 수행할 수 있지만 관리자가 어디에서나 상황을 체크하고 제어할 수 있다면 훨씬 효과적인 운용이 가능할 것이다. PC에 기록되는 신호정보와 거래정보를 스마트폰으로 확인하고, 전략 실행을 스마트폰에서 제어하는 것만 가능해도, 보다 여유롭고 효율적인 파생거래를 할 수 있다. 이를 위해 안드로이드 폰과 PC간의 보안 연결을 설정하고 데이터 동기화를 구축하며, 이벤트 처리를 구현했다. 그리고 다수의 샘플 전략을 이용하여 스마트폰 UI를 구성하고 이의 효율성을 테스트하였다.
국내 주식거래 시장에서 사용되는 홈트레이딩시스템(HTS)은 PC와 인터넷만 연결되어있으면 누구나 쉽게 내려받아 이용할 수 있는 주식거래 프로그램이다. 집에서도 이용할 수 있는 장점 때문에 증권회사별로 HTS를 만들어 배포하고 있으며 사용자의 편의성과 효용성을 만족하게 하려고 다양한 HTS를 개발하고 있다. 하지만 사용자 편의성에 중심을 두다 보니 아직 보안에 대해 미흡한 점이 발견되고 있고 이러한 취약점에 대해 보완을 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 아직 보완해야 할 부분이 많은 메모리 영역에서의 보안취약점에 대해서 알아보고 이를 막으려는 대응방법을 제시한다.
일반적인 동적 매매 환경에서의 금융 예측 시스템은 주어진 목적을 최적으로 만족시키는 매매 형태를 찾고자 한다. 본 논문은 수익률을 극대화시키기 위하여 추출과 여과라는 두개의 단계로 구성된 새로운 형태의 주식 매매 시스템을 제안한다. 주식 추출 단계에서는 특정 시계열 패턴에 부합하는 주식을 추출하는데, 이러한 시계열 패턴은 기술 지표 값들의 조합으로 표현된다. 그리고 여과 단계에서는 추출된 주식 집합에 여과 규칙들을 적용하여 실제 매매 대상이 되는 주식들을 골라내는데, 여과 규칙은 과거 주가 데이터로부터 자동으로 유도되었다. 이를 위하여, 우리는 먼저 방대한 과거 일별 주가 데이터로부터 기술 지표 값들을 계산하였다. 계산된 기술 지표 값들은 시계열 패턴을 추출하는데 사용되고 이 값들의 이산화 구간들의 분포가 양성 및 음성 데이터들에 대하여 계산된다. 본 논문에서는 독특한 분포를 보이는 구간에 존재하는 기술 지표 값들이 주가의 향후 움직임을 예측하는 데 도움을 준다는 가정을 하였다. 그리고 여과 규칙은 바로 이런 독특한 분포를 보이는 구간 내의 데이터 값들로부터 자동으로 유도되었다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 본 논문에서 제시한 트레이딩 시스템이 시장 평균 수익률을 상회한다는 사실을 확인함으로써 위의 가정에 대한 검증을 할 수 있었다.
주가지수선물시장은 주식투자에 따르는 위험을 효과적으로 관리할 수 있는 제도적 장치로서 오늘날 불안한 주식시장 현황에 있어서 더욱더 중요한 위치를 갖고 있다. 현재 이러한 주가지수선물거래에 있어서 Moving Average 를 예측하고자 하는 여러 트레이딩 시스템을 선보이고 있다. 이 논문에서는 과거의 데이터를 토대로 한 Moving Average Line 분석에 있어서 일반적으로 기존방법보다 효과적이라고 알려진 유전자 알고리즘을 이용하여 Moving Average 의 최적 Period 예측 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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