• 지능정보연구
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• 제16권1호
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• pp.71-92
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• 2010

최근 트레이딩 시스템에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능을 이용한 지능형 트레이딩 시스템의 개발과 관련한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 현재까지 소개된 트레이딩 시스템 관련 연구들은 트레이딩에 적용될 수 있는 다양한 변수들이 실무에서 활용되고 있음에도 불구하고, 주가지수에서 파생된 기술적 지표에만 과도하게 의존하는 경향이 있었다. 또한, 실제 수익창출에 초점이 맞추어진 트레이딩 시스템의 모형보다는 주가 혹은 주가지수의 등락에 대한 정확한 예측에 초점을 맞춰 모형을 개발하려고 하는 한계도 존재했다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 주로 활용되어 온 기술적 지표 외에 현업에서 유용하게 활용되는 다양한 비가격 변수들을 시스템에 반영함으로서 예측 성과의 개선을 도모하는 동시에, Support Vector Machines 기반의 등락예측모형의 결과를 트레이딩 시스템의 매수, 매도, 혹은 유지의 신호로 해석할 수 있도록 설계된 새로운 형태의 지능형 트레이딩 시스템을 제안한다. 제안시스템의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2004년 5월부터 2009년 12월까지의 KOSPI200 주가지수에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안시스템이 수익률 관점에서 다른 비교모형들에 비해 더 우수한 성과를 도출함을 확인할 수 있었다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제40권4호
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• pp.1-22
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• 2018

We estimate three continuous-time stochastic volatility models following the approach by Aït-Sahalia and Kimmel (2007) to compare the Korean and US stock markets. To do this, the Heston, GARCH, and CEV models are applied to the KOSPI 200 and S&P 500 Index. For the latent volatility variable, we generate and use the integrated volatility proxy using the implied volatility of short-dated at-the-money option prices. We conduct MLE in order to estimate the parameters of the stochastic volatility models. To do this we need the transition probability density function (TPDF), but the true TPDF is not available for any of the models in this paper. Therefore, the TPDFs are approximated using the irreducible method introduced in Aït-Sahalia (2008). Among three stochastic volatility models, the Heston model and the CEV model are found to be best for the Korean and US stock markets, respectively. There exist relatively strong leverage effects in both countries. Despite the fact that the long-run mean level of the integrated volatility proxy (IV) was not statistically significant in either market, the speeds of the mean reversion parameters are statistically significant and meaningful in both markets. The IV is found to return to its long-run mean value more rapidly in Korea than in the US. All parameters related to the volatility function of the IV are statistically significant. Although the volatility of the IV is more elastic in the US stock market, the volatility itself is greater in Korea than in the US over the range of the observed IV.

• 서비스연구
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• 제9권1호
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• pp.51-71
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• 2019

상장종목 수와 시가총액이 급증하고 있는 ETF 시장을 분석하여 ETF의 투자 효과를 규명함으로써 투자 방안을 제시하는 것이 연구목적이다. 연구 절차와 방법은 2010년~2018년 기간 동안 거래내역과 거래금액, 시가총액 등 표본을 대상으로 ETF 종류별로 수익률 및 변화추이를 산출하였고, 상관관계와 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, ETF 전체수익률은 2.11%, 국내기초시장 ETF 수익률은 2.39%, 주식 ETF 수익률은 2.59%로서 코스피 지수와 코스피200 지수상승률 보다 낮아서 투자자들이 기대했던 수익률 보다 낮았으며, 가장 수익률이 높은 ETF는 인덱스 ETF로서 2.63%를 기록하였고, 다음은 주식 ETF, 해외기초시장 ETF 순으로 나타났다. ETF 투자의 문제점은 전체 ETF와 국내기초시장 ETF의 연간수익률이 2%대로 낮아서 투자자들이 기대하는 5%이상의 수익률에는 미흡하였다. 연구기여도는 실제로 달성 가능한 ETF 투자효과를 분석하여 투자유의사항을 정립한 데 있고, 연구방향은 ETF 자료를 더 많이 축적해서 투자방안을 정밀하게 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.189-195
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• 2014

본 연구에서는 코스피200 주식시장, 선물시장, 옵션시장 등의 투자자별 거래량을 동시에 고려하여 각 시장의 변동성에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주식시장 및 선물시장의 변동성은 다른 시장의 거래정보에 의해서도 영향을 받는다. 이는 한 시장의 변동성이 다른 시장의 거래정보에 의해서 영향을 받는다는 것이다. 변동성에 대한 거래정보의 교차시장효과(cross-market effect)가 존재함을 의미한다. 둘째, 옵션시장의 변동성은 투자자들의 거래정보로는 설명되지 않는다. 이는 옵션시장의 변동성이 한 달 미래의 기초자산의 변동성에 대한 기대를 반영하고 있기 때문이다. 셋째, 전반적으로 개인의 경우 변동성을 증가시키는 것으로 나타났으며, 기관과 외국인 투자자의 경우 변동성을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 변동성이 주요한 변수로 작용하는 영역인 투자전략, 위험관리, 금융시장 안정화방안 등에 활용될 수 있을 것이다.

• 산학경영연구
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• 제18권1호
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• pp.43-57
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• 2005

본 연구에서는 우리나라의 증권시장의 자료를 이용하여 브로커와 정보거래자가 동시에 거래하는 전략적 거래모형들의 기본적인 가정에 관한 타당성을 경험적으로 분석하였다. 이론적 연구를 간단히 요약한 뒤 관련되는 경험적 연구들을 외국의 연구와 국내의 연구로 나누어 정리하였다. 우리나라의 KOSPI 200 주가지수 선물시장에서 2001년부터 2003년까지 3년간 737일 간의 일별 거래현황 자료를 이용한 실증분석의 주요한 결론은 다음과 같다. 첫째, 동기간 동안의 평균적 거래로 보아 외국인과 증권회사 간의 거래는 김승탁(2000) 모형의 정보거래자와 브로커의 거래와 일치하는 반면에 증권회사와 개인의 거래결과는 김승탁 모형의 가정과 일치하지 않았다. 둘째, 각 유형별 투자자들의 비기대순매수량 증가율 간의 교차상관함수 분석을 통하여 2001년과 2003 기간 중 일별거래 전체에서는 외국인과 증권회사, 그리고 개인은 특별히 서로 상관된 거래를 수행한다는 증거를 찾을 수는 없었다. 셋째, 비기대순매수량의 변화가 가장 큰 30개 거래일과 가장 적은 30일 동안의 외국인투자가, 증권회사 및 개인투자가 등 각 유형별 투자자들의 거래 형태에 관한 적합도 검정을 통하여 각 당사자들의 거래는 서로 상관성이 있다는 것을 알 수가 있었다. 이를 통하여 김승탁 모형의 기본적 가정의 타당성을 간접적으로 지지하였다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 앞으로의 연구방향을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.157-177
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• 2022

투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.

• 재무관리연구
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• 제16권2호
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• pp.337-364
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• 1999

본 연구에서는 국내 주가지수선물시장과 현물시상간의 일중 가격 및 가격변동성의 선-후행관계를 실증적으로 분석함으로써 양 시장간의 동적관련성을 살펴보고자 하였다. 먼저, 상관관계분석의 결과는 KOSPI 200 주가지수선물수익률과 현물수익률, 그리고 주가지수선물수익률자승과 현물수익률 자승간에 유의한 교차상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 수익률의 선-후행관계를 살펴보기 위한 주가지수선물수익률의 시차변수들과 현물수익률간의 다중회귀분석의 결과는 주가지수선물수익률이 현물수익률을 약 15분 정도 선행하는 것으로 나타났으며, 이러한 현상은 현물수익률에 존재할 수 있는 비동시적 거래의 영향을 통제한 경우에도 비록 그 강도가 약하기는 하지만 여전하였다. 다음으로, 수익률 변동성의 선-후행관계를 살펴보기 위해 Grammatikos-Saunders (1986)가 제시한 무조건부 변동성의 추정치인 로그수익률자승을 사용하여 분석한 결과 주가지수선물수익률의 변동성이 현물수익률의 변동성을 약 10분 정도 선행하는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 비동시적 거래의 영향을 통제한 경우에도 동일하였다. 또한, Nelson(1991)의 EGARCH모형을 사용하여 수익률의 변동성을 추정한 후 이를 갖고 분석한 결과, 특히 비동시적 거래의 영향을 통제한 경우에는 주가지수선물시장과 현물시장의 수익률 변동성간에 선-후행관계가 존재한다는 것을 부정할 수 없었다.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권2호
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• pp.123-138
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• 2022

Purpose - This study compares the performances of dynamic asset allocation strategies using Korean stocks and U.S. dollar, which have been negatively correlated for a long time, to examine the diversification effects in the portfolios of them. Design/methodology/approach - In the current study, we use KOSPI200 index, as a proxy of the aggregated portfolio of Korean stocks, and USDKRW foreign exchange rate to implement various portfolio management strategies. We consider the equally-weighted, risk-parity, minimum variance, most diversified, and growth optimal portfolios for comparison. Findings - We first find the enhancement of risk adjusted returns due to risk reduction rather than return increasement for all the portfolios of consideration. Second, the enhancement is more pronounced for the trading strategies using correlations as well as volatilities compared to those using volatilities only. Third, the diversification effect has become stronger after the global financial crisis in 2008. Lastly, we find that the performance of the growth optimal portfolio can be improved by utilizing the well-known momentum phenomenon in stock markets to select the length of the sample period to estimate the expected return. Research implications or Originality - This study shows the potential benefits of adding the U.S. dollar to the portfolios of Korean stocks. The current study is the first to investigate the portfolio of Korean stocks and U.S. dollar from investment perspective.