• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.123-130
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• 2021

최근 컴퓨터 기술이 발전하면서 기계학습 분야에 관한 관심이 높아지고 있고 다양한 분야에 기계학습 이론을 적용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 특히 금융 분야에서는 금융 상품의 미래 가치를 예측하는 것이 난제인데 80년대부터 지금까지 기술적 및 기본적 분석에 의존하고 있다. 기계학습을 이용한 미래 가치 예측 모형들은 다양한 잠재적 시장변수에 대응하기 위한 모형 설계가 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문은 기계학습의 하나인 강화학습 모형을 이용해 KOSPI 시장에 상장되어 있는 개별 종목들의 주가 움직임을 정량적으로 판단하여 이를 주식매매 전략에 적용한다. 강화학습 모형은 2013년 구글 딥마인드에서 제안한 DQN와 A2C 알고리즘을 이용하여 KOSPI에 상장된 14개 업종별 종목들의 과거 약 13년 동안의 시계열 주가에 기반한 데이터세트를 각각 입력 및 테스트 데이터로 사용한다. 데이터세트는 8개의 주가 관련 속성들과 시장을 대표하는 2개의 속성으로 구성하였고 취할 수 있는 행동은 매입, 매도, 유지 중 하나이다. 실험 결과 매매전략의 평균 연 환산수익률 측면에서 DQN과 A2C이 대안 알고리즘들보다 우수하였다.

• 아태비즈니스연구
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• 제11권2호
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• pp.159-172
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• 2020

Purpose - The purpose of this study is to investigate economic variables which have impact on the prices and returns of preferred stocks and to provide investors, underwriters, and policy makers with information regarding correlations and causal relations between them. Design/methodology/approach - This study collected 98 monthly data from Korea Exchange and Bank of Korea. The Granger causal relation analysis, unit-root test and the multiple regression analysis were hired in order to analyze the data. Findings - First, our study derives the economic variables affecting the prices and returns of preferred stocks and their implications, while previous studies focused mainly on the differential characteristics and related economic factors between common and preferred stocks. Empirical results show that the significant variables influencing the prices and returns of preffered stocks are consumer sentiment index, consumer price index, industrial production index, KOSPI volatility index, and exchange rate between Korean won and US dollar. Second, consumer sentiment index, consumer price index, and industrial production index have significant casual relations with the returns of preferred stocks, providing market participants with important information regarding investment in preferred stocks. Research implications or Originality - This study is different from previous studies in that preferred stocks themselves are investigated rather than the gap between common stocks and preferred stocks. In addition, we derive the major macro variables affecting the prices and returns of preferred stocks and find some useful causal relations between the macro variables and returns of preferred stocks. These findings give important implications to market participants, including stock investors, underwriters, and policy makers.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권1호
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• pp.105-111
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• 2023

Recently, research on prediction algorithms using deep learning has been actively conducted. In addition, algorithmic trading (auto-trading) based on predictive power of artificial intelligence is also becoming one of the main investment methods in stock trading field, building its own history. Since the possibility of human error is blocked at source and traded mechanically according to the conditions, it is likely to be more profitable than humans in the long run. In particular, for the virtual currency market at least for now, unlike stocks, it is not possible to evaluate the intrinsic value of each cryptocurrencies. So it is far effective to approach them with technical analysis and cryptocurrency market might be the field that the performance of algorithmic trading can be maximized. Currently, the most commonly used artificial intelligence method for financial time series data analysis and forecasting is Long short-term memory(LSTM). However, even t4he LSTM also has deficiencies which constrain its widespread use. Therefore, many improvements are needed in the design of forecasting and investment algorithms in order to increase its utilization in actual investment situations. Meanwhile, Prophet, an artificial intelligence algorithm developed by Facebook (META) in 2017, is used to predict stock and cryptocurrency prices with high prediction accuracy. In particular, it is evaluated that Prophet predicts the price of virtual currencies better than that of stocks. In this study, we aim to show Prophet's virtual currency price prediction accuracy is higher than existing deep learning-based time series prediction method. In addition, we execute mock investment with Prophet predicted value. Evaluating the final value at the end of the investment, most of tested coins exceeded the initial investment recording a positive profit. In future research, we continue to test other coins to determine whether there is a significant difference in the predictive power by coin and therefore can establish investment strategies.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.572-578
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• 2020

주식 시장은 기업 실적 및 경기 상황뿐만 아니라 정치, 사회, 자연재해 등 예기치 못한 요소들에 영향을 받는다. 이런 요소들을 고려한 정확한 예측을 위해서 다양한 기법들이 사용된다. 최근 인공지능 기술이 화두가 되면서 이를 활용한 주가 예측 시도 또한 이루어지고 있다. 본 논문은 단순히 주식 관련 데이터뿐만 아닌, 거시 경제적 지표 등을 활용한 여러 종류의 데이터를 이용하여 주가에 영향을 미치는 요소에 관한 연구를 제안한다. KOSDAQ을 대상으로 1년 치 종가, 외국인 비율, 금리, 환율 데이터를 다양하게 조합한 후에 딥러닝의 Nonlinear AutoRegressive with eXternal input (NARX) 모델을 활용한다. 이 모델을 통해 1달 치 데이터를 생성하고 각 데이터 조합을 통해 만들어진 예측값을 RMSE를 통해 실제값과 비교, 분석한다. 또한, 은닉층에서 뉴런의 수, 지연 시간을 다양하게 설정하여 RMSE를 비교한다. 분석 결과 뉴런은 10개, 지연 시간은 2로 설정하고, 데이터는 미국, 중국, 유럽, 일본 환율의 조합을 사용할 때 RMSE 0.08을 보이며 가장 낮은 오차를 기록하였다. 본 연구는 환율이 주식에 가장 영향을 많이 미친다는 점과 종가 데이터만 사용했을 때의 RMSE 값인 0.589에서 오차를 낮췄다는 점에 의의가 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.65-68
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• 2000

The problem of selecting a portfolio is to find Un investment plan that achieves a desired return while minimizing the risk involved. One stream of algorithms are based upon mixed integer linear programming models and guarantee an integer optimal solution. But these algorithms require too much time to apply to real problems. Another stream of algorithms are fur a near optimal solution and are fast enough. But, these also have a weakness in that the solution generated can't be guaranteed to be integer values. Since it is not a trivial job to tansform the scullion into integer valued one simutaneously maintaining the quality of the solution, they are not easy to apply to real world portfolio selection. To tackle the problem more efficiently, we propose an algorithm which generates a very good integer solution in reasonable amount of time. The algorithm is tested using Korean stock market data to verify its accuracy and efficiency.

• 대한안전경영과학회지
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• 제16권2호
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• pp.131-138
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• 2014

Auto part industry supplies production for auto manufacturer and after market. These company have inventory for delivery. High inventory level can be good for delivery, but cost will be increase. Low inventory level can be customer unsatisfaction for delivery late. Low inventory level also is reason of low productivity by decreasing product batch size. These article suggest model for calculation a proper inventory level and prove a effect by simulation of some company.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제7권1호
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• pp.44-50
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• 2008

Focusing on the exponential smoothing method equivalent to (1, 1) order ARMA model equation, a new method of estimating smoothing constant using exponential smoothing method is proposed. This study goes beyond the usual method of arbitrarily selecting a smoothing constant. First, an estimation of the ARMA model parameter was made and then, the smoothing constants. The empirical example shows that the theoretical solution satisfies minimum variance of forecasting error. The new method was also applied to the stock market price of electrical machinery industry (6 major companies in Japan) and forecasting was accomplished. Comparing the results of the two methods, the new method appears to be better than the ARIMA model. The result of the new method is apparently good in 4 company data and is nearly the same in 2 company data. The example provided shows that the new method is much simpler to handle than ARIMA model. Therefore, the proposed method would be better in these general cases. The effectiveness of this method should be examined in various cases.

• 산학경영연구
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• 제22권1호
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• pp.103-123
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• 2009

2008년 9월 15일 Lehman Brothers의 파산이후 국제금융시장의 불확실성은 급격히 증대되었다. 각국의 금융시장 안정화 조치에도 불구하고 세계의 주식시장은 급락과 급등의 불안한 모습을 보였으며, 미국 금융시장의 불황으로 달러화에 대한 신뢰도가 급격히 하락하여 달러화는 주요 통화대비 약세로 전환되었다. 이와 관련 본 연구는 리먼사태 이후 발생한 글로벌 금융위기 발생이후 정책당국이 대응한 정책들에 대해 보도자료 등을 통해 분석을 하였으며 여러가지 시사점을 제공하였다. 하지만 이러한 의의에도 불구하고 본 연구는 여러가지 한계점을 가지고 있다. 따라서 한계점을 언급하고 이와 관련하여 앞으로의 연구방향을 제시하고자 한다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.33-43
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• 2020

This study aims to investigate the importance of earnings quality as a determinant of companies' performance. It provides some empirical evidences from an emerging market, specifically from the Jordanian market. This study developed an econometric model for the effect of earnings quality on the companies' performance using empirical evidence. The study employs a panel data analysis method by using a sample of all Jordanian industrial public shareholding companies listed on Amman Stock Exchange (ASE) during 2010-2018. The results reveal that Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), and Earnings Per Share (EPS) as proxies of company's performance are affected by the earnings quality. This provides the importance of positive earnings quality that eventually influences the companies' performance. The results of this study suggest that the higher control level on the managers' behavior and its outcome will have an effect on earnings quality, and thus the company's performance increases. As well as, high relevance of accounting information will improve earnings quality, and thus earnings quality with the interaction factors of the company's environment work on improving performance. As a conclusion, this study can work as a reference to assist standard setters, security analysts, regulators and other accounting-information users in appraising relation between the earnings quality and companies' performance.

• 산학경영연구
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• 제16권
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• pp.145-168
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• 2003

본 논문은 KOSPI 200 주가지수선물시장을 대상으로 1996년 5월 3일이후, 2000년 12월 14일까지 1,262일간의 근월물 월별 Data를 이용하여 시장도입초기의 실제가격의 이론가격에 대한 저평가 여부를 파악해보고, 이러한 실제가격과 이론가격간의 괴리로 인한 차익거래 기회의 존재를 거래비용을 고려하여 확인해 본 후, KOSPI 200 주가지수선물에서의 이론가격과 실제가격과의 괴리와 KOSPI 200 현물지수의 변동성과의 관계를 거래비용을 고려하여 파악해 보았다. 연구결과, KOSPI 200 주가지수선물은 이론가격에 비해 지속적으로 저평가 되어 있었다. 또한 개인 투자자의 입장에서 차익거래기회의 존재를 확인한 결과, 이론가격과 실제가격은 지속적인 괴리현상으로 인해 매도 매수 차익거래기회가 존재하였고, 거래비용을 고려한 경우에도 차익거래기회가 존재하였다. 또한 선물시장에서 괴리가 발생한 날과 그렇지 않은 날로 구분하여, KOSPI 200 현물지수의 변동성을 검증해 본 결과 괴리가 발생한 날의 변동성이 보다 더 크다는 결론을 얻었다.