• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.348-353
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• 2013

최근들어, 확률론적 최적제어를 포함한 제어이론과 각종 기계학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 주요 도구로 자리를 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 평균회귀 현상을 보이는 시장을 위한 페어 트레이딩 전략 분야와 추세 추종형 트레이딩 전략 분야에 대해 확률론적 최적제어 이론을 활용한 최신 논문 몇 편을 간단히 살펴보고, 보다 융통성 있고 접근성이 좋은 도구를 확보하기 위하여 확률론적 최적제어이론과 기계학습 기법을 동시에 응용하는 전략을 고려한다. 예시를 위하여 실시한 시뮬레이션은 본 논문에서 고려한 전략이 실제 금융시장 데이터를 대상으로 적용될 때 고무적인 결과를 제공할 수 있음을 보여준다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권5호
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• pp.881-893
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• 2012

본 논문에서는 선물시장에서 러프집합과 의사결정나무를 이용한 매매규칙 기반의 시스템 트레이딩 전략을 제안한다. 과거 데이터마이닝 방법론을 이용한 선물시장 투자전략에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 상대적으로 다양한 변수의 조합을 통한 시스템 트레이딩에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 크게 세 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 매매규칙 기반 시스템 트레이딩에서 의사결정나무 방법론의 사용이 투자성과에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것이다. 두 번째 목적은 단기매매부터 장기 매매까지 중에서 적절한 매매 시간간격을 찾아내는 것이다. 세번째 목적은 매매규칙 생성 시 사용되는 최적의 트레이닝 구간을 찾는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안한 투자전략의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들에게 투자결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.965-966
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• 2009

본 논문은 시스템 트레이딩을 사용하여 피라미드 전략이 상승장에서 어떠한 수익률을 보이는가를 분석한다. 옵션 시장에서 매도는 프리미엄의 감소라는 이점과 무제한 손실이라는 단점을 가지고 있다. 옵션의 매도는 증거금 제도로 인하여 개인의 매매 기법으로는 제한되어 있으나 효과적인 전략을 사용하면 수익성을 높이는데 매우 중요한 매매 기법이다. 다중 매도 진입으로 풀이되는 피라미드 전략을 제시하고 최근 상승장에서의 성능을 분석한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.238-241
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• 2005

최근 컴퓨터를 이용하여 효과적인 트레이드를 하려는 투자자들이 늘고 있다. 본 논문에서는 많은 인공지능 방법론 중에서 강화학습(reinforcement learning)을 이용하여 효과적으로 트레이딩하는 방법에 대해서 다루려한다. 특히 강화학습 중에서 natural policy gradient를 이용하여 actor의 파라미터를 업데이트하고, value function을 효과적으로 추정하기 위해 RLS(recursive least-squares) 기법으로 critic 부분을 업데이트하는 RLS 기반 natural actor-critic 알고리즘을 이용하여 트레이딩을 수행하는 전략에 대한 가능성을 살펴 보기로 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.155-161
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• 2016

기존의 알고리즘 트레이딩 시스템에서는 투자전략을 금융사가 제공하는 프로그램밍 언어와 API들을 사용하여 사용자가 직접 프로그래밍 하여야 했기에 일반 투자자들이 사용하기에는 많은 어려움이 있어왔다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 프로그래밍에 대한 지식이 없어도 손쉽게 자신의 투자전략을 사용자 인터페이스를 통하여 제시하면 이를 통하여 알고리즘이 형성되어 시스템 트레이딩이 수행되도록 하는 사용자 친화적인 트레이딩 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 시스템은 금융회사의 서버와 주식 정보를 송수신하고 매매를 수행하는 서버 부분과 투자전략을 설정하기 위한 보조지표들로 이루어진 사용자 인터페이스, 이를 기반으로 알고리즘이 생성되는 부분 등으로 구성되어진 클라이언트로 구성되어진다. 제안된 시스템은 모의 투자 실행을 통하여 사용자가 설정한 투자전략에 따라 설정된 알고리즘에 의하여 자동으로 매매가 이루어짐을 통하여 성능을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.36-46
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• 2019

주식시장이 효율적이라면 아무리 잘 고안된 투자전략이라도 시장의 평균 수익을 장기적으로 초과하는 것은 어렵다. 본 연구의 목적은 일부 시장 참여자들 사이에 회자되고 있는 호가잔량 정보효과를 이용하여 장기적으로 높은 수익을 얻을 수 있는지를 실증 분석하는데 있다. 이를 위하여 호가잔량정보를 이용하는 데이트레이딩 전략을 제안하고, 2001년부터 2018년까지의 코스피200 주가지수선물시장에 적용하여 과연 꾸준하게 돈을 벌 수 있는지를 분석하였다. 구체적으로 매수강도지수가 50% 이상이면 가격이 상승할 것으로 예상하고, 반대로 매수강도지수가 50% 미만이면 가격이 하락할 것으로 예상하여 각각 매수포지션과 매도포지션을 진입하여 수익성을 검증하였다. 실증분석 결과는 거래에 수반되는 거래비용을 제하고도 연 평균 71% 이상의 매우 높은 수익을 보여주고 있다. 발생된 수익 역시 분석 기간 전체에서 장기적, 안정적으로 나타나고 있음을 밝혔다. 유전자알고리즘을 이용하여 제안된 투자전략의 수익성을 개선함으로서, 호가잔량정보를 이용하는 투자자들에게 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.281-292
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• 2014

최근 알고리즘 트레이딩에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능 방법론을 이용한 매매 전략 구축에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 복수의 인공지능 방법론을 융합하여 매매 전략 개발에 이용한 사례는 아직 많지 않다. 본 연구는 주가지수선물시장을 바탕으로 인공지능 방법론 중 하나인 러프집합 이론을 적용하여 알고리즘 트레이딩 매매전략을 개발한다. 특히 유전자 알고리즘을 도입하여 생성된 매매전략을 현재시장상황에 최고의 수익률을 보일 수 있도록 최적화한다. 실증분석으로는 2009년부터 2012년까지 4년간의 매매수익률을 분석한 결과 매수 후 보유 전략과 비교하여 우수한 성과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.277-280
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• 2015

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.906-907
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• 2023

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.1051-1054
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• 2010

본 논문은 옵션 시장에서 푸쉬풀 전략을 제시하고 이의 성능 분석을 한다. 푸시풀 전략은 초기 진입 시 설정한 예탁금이 줄어들지 않도록 관리하는 전략이다. 옵션의 만기에 외가 가격이 0이 되는 특성상외가 매도는 프리미엄의 수익을 기대할 수 있다. 시스템 트레이딩 툴이 멀티차트를 통하여 푸쉬풀 전략을 구현하고, 3월물 옵션에 대하여 성능 분석을 하였다. 2월 5일과 2월 11일에 두 번 임계값 조정이 발생하여, 총 6번의 매매에 총수익 769,000원 발생하였다. 승률은 67%이고, 자산대비 수익률은 한달에 9%가 발생하였다. 푸쉬풀 전략은 급격한 추세장을 제외하고는 한달에 10% 내외의 수익을 기대할 수 있는 안정된 전략으로 개인 투자자의 옵션 투자에 많은 도움을 줄 수 있다. 일반화된 자료를 추출하기 위해서는 향후에 실험 구간을 넓히고, 행사가 이동 구간을 줄이는 최적 지점을 찾아내는 연구가 필요하다.