• 제목/요약/키워드: Individual Trading Weight

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Forecasting Volatility of Stocks Return: A Smooth Transition Combining Forecasts

  • HO, Jen Sim;CHOO, Wei Chong;LAU, Wei Theng;YEE, Choy Leng;ZHANG, Yuruixian;WAN, Cheong Kin
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제9권10호
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    • pp.1-13
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    • 2022
  • This paper empirically explores the predicting ability of the newly proposed smooth transition (ST) time-varying combining forecast methods. The proposed method allows the "weight" of combining forecasts to change gradually over time through its unique feature of transition variables. Stock market returns from 7 countries were applied to Ad Hoc models, the well-known Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) family models, and the Smooth Transition Exponential Smoothing (STES) models. Of the individual models, GJRGARCH and STES-E&AE emerged as the best models and thereby were chosen for constructing the combined forecast models where a total of nine ST combining methods were developed. The robustness of the ST combining forecasts is also validated by the Diebold-Mariano (DM) test. The post-sample forecasting performance shows that ST combining forecast methods outperformed all the individual models and fixed weight combining models. This study contributes in two ways: 1) the ST combining methods statistically outperformed all the individual forecast methods and the existing traditional combining methods using simple averaging and Bates & Granger method. 2) trading volume as a transition variable in ST methods was superior to other individual models as well as the ST models with single sign or size of past shocks as transition variables.

주가와 투자 주체의 상호 관계에 관한 연구 : 거래 시간대와 비거래 시간대 수익률 분석 (The Dynamic Relationship between Stock Returns and Investors' Behavior : Trading Hour and Non-trading Hour Analysis)

  • 고광수;김광호
    • 재무관리연구
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    • 제27권2호
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    • pp.145-167
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    • 2010
  • 본 연구는 주식시장의 종가 대비 일별 수익률을, 외국 경제 정보가 반영된 비거래 시간대의 밤 수익률(전일 종가 대비 당일 시가)과 국내 경제 정보가 반영된 거래 시간대의 낮 수익률(당일 시가 대비 종가)로 구분하여, 주가 수익률과 투자 주체의 역동적 상호 관계를 분석하였다. 전체적인 결과는 다음과 같다. 외국인은 당일 낮 수익률보다는 밤 수익률에 더 크게 영향을 받는데 비하여, 개인 투자자는 당일 밤 수익률보다는 낮 수익률에 영향을 더 받는다. 또한, 외국인의 순매수를 설명하는 요인으로 밤 수익률의 분산 설명력이 낮 수익률보다 더 높으며, 개인 투자자의 순매수는 외국인의 순매수를 설명하지 못했다. 반대로 개인 투자자의 순매수에 대해서는 낮 수익률과 외국인 순매수의 분산 설명력이 상대적으로 높게 나타났다. 이와 같은 결과로 볼 때, 외국인은 국내의 경제 상황 변화보다는 외국의 경제 상황에 민감하게 반응하는 투자 전략을 취한다고 할 수 있다. 반면에 개인 투자자는 외국의 경제 상황보다는 국내 경제 상황에 치중하는 투자 전략을 취하고 있다. 따라서 외국인과 개인 투자자의 거래를 유발하는 경제적 요인이 서로 다른 측면이 있다고 하겠다. 이는 세계적 금융 위기가 구체화 되었던 2008년 8월 이후 우리 주식시장의 현상과도 일치한다.

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변동성 지수기반 유전자 알고리즘을 활용한 계층구조 포트폴리오 최적화에 관한 연구 (Using genetic algorithms to develop volatility index-assisted hierarchical portfolio optimization)

  • 변현우;송치우;한성권;이태규;오경주
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제20권6호
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    • pp.1049-1060
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    • 2009
  • 국내 금융시장의 변동성의 확대는 개인투자자들의 직접투자를 어렵게 만들면서 펀드를 통한 간접 투자 비중을 증가시켰다. 본 연구의 목적은 여러 가지 형태의 펀드 중에서도 인덱스펀드를 바탕으로 초과수익을 추구하는 인핸스드 인덱스 펀드 모델을 구축하는데 있다. 유전자알고리즘을 활용하여 인덱스펀드 관리를 위한 포트폴리오 최적화 모델을 제안하고, 이렇게 얻은 인덱스펀드의 수익에 초과수익을 얻을 수 있도록 기준지수의 일별 거래대금과 종가를 활용하였다. 실증분석 결과 본 연구의 제안모델은 코스피 200의 움직임을 잘 반영하고 있으며, 이를 활용한 전략은 순수 인덱스펀드에 의한 단순매수 후 보유 전략보다 적절한 개수의 종목을 편입시킨다면 높은 수익률을 가져다줌을 알 수 있었다.

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실시간 거시지표 예측과 증시뉴스 마이닝을 통한 주가 예측시스템 모델연구 (Research model on stock price prediction system through real-time Macroeconomics index and stock news mining analysis)

  • 홍성혁
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권7호
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    • pp.31-36
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    • 2021
  • 중국 우한발 코로나 19 바이러스로 인하여 세계 경제가 침체하여, 미국연방준비제도를 비롯한 대부분 국가에서는 통화량을 늘려 경기를 부양하는 정책을 내놓았다. 주식 투자자들 대부분은 기업에 대한 재무제표 분석이 없이 유명 유튜버의 추천종목이나 지인의 말만 듣고 투자하는 경향이 있어서 주식투자의 손실 가능성이 크다. 따라서, 본 연구에서는 기존 자동매매 조건에서 발전된 인공지능 딥러닝 기법을 이용하여 주가에 영향을 미치는 거시지표를 분석하고 예측하여 주가에 미치는 상관관계를 통한 개별주가예측에 가중치를 부여하고 주가를 예측한다. 또한, 주가는 실시간 증시뉴스에 민감하게 반응하기 때문에 증시뉴스 텍스트 마이닝을 통하여 인공지능으로 예측된 주가에 가중치를 반영하여 더 정확한 주가 예측을 하여 주식 투자자에게 매매의 판단 근거를 제공하여 건전한 주식투자가 되도록 이바지하였다.

비핵심어 모델의 가중치 기반 핵심어 검출 성능 향상에 관한 연구 (A Study of Keyword Spotting System Based on the Weight of Non-Keyword Model)

  • 김학진;김순협
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권4호
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    • pp.381-388
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    • 2003
  • 본 논문에서는 핵심어 검출기의 성능 향상을 위해 가베지 클라스 클러스터링과 함께 필러 모델에 가중치론 부여하는 방안 및 태스크 도메인 이용자들의 발화 음성의 성향 분석을 통해 핵심어 천이 확률을 계산하여 핵심어 검출기반 대화 음성처리 시스템의 처리 시간 단축 방안을 제안한다. 제안한 방법은 음성학적으로 유사한 음소끼리 묶어서 사용함으로써 하나의 음소는 잘 표현하지 못하지만 비슷한 음소 그룹의 표현에는 유용한 방법으로 본 논문에서는 한국어 형태론과 태스크 도메인으로 선정한 증권거래 대화음성처리 시스템에서 활용되는 발화 문장을 분석하여 5 음소군을 제시한다. 또한 이들 음소군에 태스크 종속적인 필러 모델 가중치를 부여하며, 두 번째로는 시스템의 처리시간 단축을 위해 연속 발화 문장 속에 포함되어 있는 핵심어 천이 확률을 계산하여 시스템에 적용 실험한다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해 태스크 도메인에 활용되는 4,970 문장의 코퍼스를 구축하고, 이용자 중 20대∼30대 5명이 발성하게 하여 실험한 결과, 제안한 5 음소군에 가중치를 부여한 방법의 FOM은 87.5%로 Yapanel[1]의 7음소군 85.5%보다 우수한 성능을 보였으나, LVCSR의 89.8%보다는 약간 뒤지는 성능을 확인하였다. 계산시간에 있어서도 0.70초로 7음소군의 0.72초보다 우수한 성능을 보였다. 핵심어 천이 확률 분석을 통한 인식 시간 단축 실험에서는 천이 확률을 적용했을 때 약 0.04초∼0.07초의 처리 시간을 단축하는 것을 확인하였다.