KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.10
no.9
/
pp.367-374
/
2021
Stock price prediction is a subject of research in various fields such as economy, statistics, computer engineering, etc. In recent years, researches on predicting the movement of stock prices by learning artificial intelligence models from various indicators such as basic indicators and technical indicators have become active. This study proposes a deep learning model that predicts the ups and downs of KOSPI from overseas indices such as S&P500, past KOSPI indices, and trading trends by KOSPI investors. The proposed model extracts a latent variable using a stacked auto-encoder to predict stock price fluctuations, and predicts the fluctuation of the closing price compared to the market price of the day by learning an LSTM suitable for learning time series data from the extracted latent variable to decide to buy or sell based on the value. As a result of comparing the returns and prediction accuracy of the proposed model and the comparative models, the proposed model showed better performance than the comparative models.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.45
no.5
/
pp.95-101
/
2008
Modeling of stock prices forecast has been considered as one of the most difficult problem to develop accurately since stock prices are highly correlated with various environmental conditions including economics and political situation. In this paper, we propose a agent system approach to predict Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) using neural network and statistical methods. To minimize mean of prediction error and variation of prediction error, agent system includes sub-agent modules for feature extraction, variables selection, forecast engine selection, and forecasting results analysis. As a first step to develop agent system for KOSPI forecasting, twelve economic indices are selected from twenty two basic standard economic indices using principal component analysis. From selected twelve economic indices, prediction model input variables are chosen again using best-subsets regression method. Two different types data are tested for KOSPI forecasting and the Prediction results showed 11.92 points of root mean squared error for consecutive thirty days of prediction. Also, it is shown that proposed agent system approach for KOSPI forecast is effective since required types and numbers of prediction variables are time-varying, so adaptable selection of modeling inputs and prediction engine are essential for reliable and accurate forecast model.
This paper examines empirically Durham's (2008) asset pricing models to the KOSPI200 index. This model Incorporates the VKOSPI index as a proxy for 1 month integrated volatility. This approach uses option prices to back out implied volatility states with an explicitly speci ed risk-neutral measure and risk premia estimated from the data. The application uses daily observations of the KOSPI200 and VKOSPI indices from January 2, 2003 to September 24, 2010. The empirical results show that non-affine model perform better than affine model.
선물의 만기효과는 선물의 만기일에 가까워질수록 선물가격의 변동성이 증가하는 현상으로 사무엘슨 효과라고도 하는데, 이는 선물가격의 행태를 이해하고 투자전략과 헤지전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 그 동안 미국을 비롯한 선진국에서 이에 대한 많은 실증연구가 있었다. 본 연구에서는 KSE의 KOSPI 200 지수선물과 KOFEX의 CD 금리선물, 국채선물, 미국달러선물, 금선물을 대상으로 선물가격의 만기효과를 검정하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 먼저, Conover 제곱순위검정과 F-검정의 결과, KOSPI 200 지수선물에서는 만기일에 가까워질수록 변동성이 증가하는 만기효과가 나타난 반면에 CD 금리선물과 국채선물에서는 만기일에 가까워질수록 변동성이 오히려 감소하는 역 만기효과가 나타났다. 그러나 미국달러선물과 금선물에서는 만기효과를 판단하기가 어려웠다. 나아가, 연도효과를 통제한 회귀분석 결과, KOSPI 200 지수선물에서는 5% 수준에서 유의한 만기효과가 나타났다. 이는 금융선물에서 만기효과를 처음으로 발견한 Milonas(1986)의 연구와 일치하지만, Chen-Duan-Hung(1999)의 연구와는 상반된다. 그리고 CD 금리선물에서는 1% 수준에서, 그리고 국채선물에서는 5% 수준에서 각각 유의한 역 만기효과가 나타났으며, 미국달러와 금 선물에서는 만기효과가 나타나지 않았다. 또한 CD 금리선물을 제외한 KOSPI 200 지수, 국채, 미국달러 및 금 선물에서 모두 1% 수준에서 유의한 연도효과가 나타났다. 이는 Milonas-Vora(1985), Khoury-Yourougou(1993), Galloway-Kolb(1996) 등의 연구와 일치한다.
This study investigates the dynamic relationship between KOSPI200 stock index and stock index futures and stock index option markets which is its derived from KOSPI200 stock index. We use 5-minutes rate of return data from 2012. 06 to 2014. 12. To empirical analysis, this study use autocorrelation and cross-correlation analysis as a preliminary analysis and then following Stoll and Whaley(1990) and Chan(1992), the multiple regression is estimated to examine the lead-lag patterns between the stock index and stock index futures and option markets by Newey and West's(1987) Empirical results of our study shows as follows. First, there exist a strong autocorrelation in the KOSPI200 stock index before 10minutes but a very weak autocorrelation in the stock index futures and option markets. Second, there is a strong evidence that stock index future and option markets lead KOSPI200 stock index in the cross-correlation analysis. Third, based on the multiple regression, the stock index futures and option markets lead the stock index prior to 10-15 minutes and weak evidence that the stock index leads the future and option markets. This results show that the market efficient of KOSPI200 stock index market is improved as compared to the early stage of stock index future and option market.
This paper tests cross hedging performance of the KOSPI 200 stock index futures to hedge the downside risk of the KOSPI, KOSPI 200 and KOSDAQ50 spot market. For this purpose we introduce the minimum variance hedge model, bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model as hedge models. The main results are as follows; First, we find that the direct hedge performance of KOSPI 200 index futures is better than those of indirect hedge performance. second, in case or cross hedge performance the hedge effect of KOSPI 200 stock index futures market against KOSPI 200 stock index spot market is relatively better than those of KOSPI 200 index futures against KOSPI and KOSDAQ spot position. Third, for the out-sample, hedging effectiveness of the risk-minimization with constant hedge ratios is higher than those of the time varying bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model. In conclusion, investors are encouraged to use simple risk-minimization model rather than the time varying hedge models like GARCH and EGARCH model to hedge the position of the Korean stock index cash markets.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2003.10a
/
pp.508-510
/
2003
주식 가격의 결정은 시장 내 수요와 공급에 의해서 결정되며, 가격 변동은 일정한 패턴으로 움직인다고 가정한다. 이러한 패턴을 찾아내어 주식가격의 변동을 예측하는 분석 방법을 기술적 분석이라 한다. 기술적 분석에서는 수요.공급의 변화에 의해 추세가 변동되고, 모든 형태의 주가모형은 반복하려는 경향을 보인다고 가정한다. 이러한 가정하에 본 논문에서는 한국주가지수 200의 과거지수와 거래량을 분석하고, 일정한 패턴을 이용하여 미래의 지수를 예측하는 방법을 연구하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.15
no.12
/
pp.7018-7024
/
2014
This study examined the squared returns and absolute returns of KOSPI 200 with GPH (Geweke and Porter-Hudak, 1983) estimators. GPH was estimated by the long-term memory preserving time series parameter d in linear regression. This called the GPH estimator, which depends on a bandwidth m. m was decided by confirming the stable section of the point estimate by validating the track of the GPH estimator according to the value of m. The result suggests that by satisfying 0< d <0.5, the squared returns and absolute returns of KOPI 200 retains long-term memory.
본 연구는 1997년 11월 1일부터 1998년 9월 20일까지의 5분 단위로 측정된 거래 자료를 이용하여, KOSPI 200 선물시장, KOSPI 200 옵션시장 및 KOSPI 200 주가지수간의 선도/지연관계를 실증 분석하였다. 분석방법은 다양한 시계열 분석방법들을 이용하였으며 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 선물시장은 현물시장을 25분간 선도하였으며, 현물시장도 선물시장을 10분 정도 선도하였다. 둘째, 옵션시장도 현물시장을 약 20분간 선도하며, 약하지만 현물시장도 옵션시장을 5분에서 10분 가량 선도하였다. 셋째, 선물시장은 옵션시장을 20여분간 강하게 선도하였고, 옵션시장도 선물시장을 5분 정도 선도하였다. 넷째, 거래량이 적고 변동성이 높은 경우 선도/지연관계의 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 다섯째, 옵션의 외가격과 등가격에 따른 시장간의 선도/지연관계의 분석결과 주가지수, 선물, 옵션의 선도/지연관계는 등가격과 외가격옵션에서 거의 비슷하게 나타났지만 등가격에서 현물에 대한 선물과 옵션시장의 선도효과가 강하게 나타났다.
한국시장에서 KOSPI 200 현물과 KOSPI 200 주가지수 선물간의 선 후행성을 실증적으로 분석하기 위하여 1998년 8월부터 1999년 10월까지 KOSPI 200 지수와 유동성이 가장 높은 최근 월물 가격의 5분 간격 자료를 이용하였다. 현 선물 가격의 안정성(stationarity)을 검증한 이후 공적분(cointegration)을 통하여 유도된 오차수정모형(Error Correction Model) 인과관계 회귀식을 GMM(Generalized Method of Moments)으로 추정하여 현 선물간의 선 후행성을 분석하고, 그 원인을 빈번하지 않는 거래(infrequent trading) 문제, 공매의 제약 문제, 거래 활발성의 강도 차이 문제 등의 측면에서 분석하였다. 그 결과 한국시장에서 현 선물간에는 쌍방의 인과 관계가 존재하지만 현물이 선물을 선행하는 정도는 아주 미약하였다. 반면에 선물은 현물을 약 30분 정도 선행하였다. 본 연구의 검증기간과 이용된 자료 내에서 현물이 선물에 대하여 후행하는 주된 원인은 현물시장에 존재하는 공매의 제약과 선물에 비하여 상대적으로 저조한 거래 활발성 때문인 것으로 나타났다. 왜냐하면 현물시장에서 공매가 상대적으로 어려운 시장하락시기에 선물의 선행정도가 통계적으로 유의적이었고, 현물과 선물의 거래가 활발한 시기에는 상호간에 선 후행성이 없었지만 현물의 거래가 비 활발할 경우 선물의 선행이 유의적이었기 때문이다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.