• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.807-814
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• 2021

코로나-19로 인해 경제 활동이 낮아지고 주식 시장이 침체하면서 주식 투자를 통해 또 다른 소득을 마련하기 위해 많은 사람이 주식 시장에 뛰어들고 있다. 사람들의 관심이 높아지면서 더 많은 수익을 얻기 위한 주가 분석 연구가 많이 진행되고 있다. 주가는 종목별 변동의 흐름이 다르므로 각 주가 종목별로 독립적이며 일관적으로 분석할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 강화학습 기법 중 하나인 Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)를 이용하여 주가를 분석할 수 있는 모델 및 서비스를 설계 및 구현하였다. 주식 시장 데이터로 종목별 주가 및 국채, 코스피와 같은 외부 요인들을 반영하였다. 또한 웹페이지 제작을 통해 시각화한 정보를 제공하여 투자자들이 투자 기업에 대한 재무제표를 비롯하여 국내외 경제 및 정치의 흐름을 모두 분석하지 않고도 안전한 투자를 할 수 있도록 서비스를 제공한다.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.1-10
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• 2011

본 연구는 포트폴리오 이론에 입각해 위험을 최소화하기 위한 투자의 국제적 분산 가능성에 대해 통계적으로 검정해 보았다. 국내외 주요 주식시장 간 동적 상호의존 관계와 구조변화를 검색하는 접근방식을 적용시켜 본 결과 아시아 외환위기에 따른 공통요인들의 존재로 인해 각 주식시장의 독자적 변동이 제약을 받아 투자의 다각화에 따른 수익이 제한되는 것으로 나타났다. 투자 다변화 여건이 조성되는 시기는 주식시장 간 동조화 현상이 약화된 이후로 판명되며, 검정결과는 당시 해외투자와 펀드판매의 증가 시기 및 시장성향의 현실을 그대로 반영한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.303-304
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• 2021

21세기는 4차 산업혁명을 맞아 빅데이터를 활용한 여러 분야의 연구가 진행되며 세상에 혁신적이고 유용한 기술이 끊임없이 나오고 있다. 빅데이터 시대에 최근 여러 기술 중 인공지능의 여러 알고리즘을 활용한 다양한 분야 중 금융 분야에서 빛을 발하여 핀테크, 금융사기 탐지 및 위험 요인 관리 등에 쓰이며, 최근 붐이 일어나고 있는 주식시장에도 인공지능 알고리즘 모델을 활용한 투자 예측 및 투자 요인 분석 등에 활용되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터를 활용한 인공지능을 통해 주식시장에서는 어떻게 쓰이고 있는지 다양한 연구 사례를 살펴보며 동향을 살펴볼 예정이다.

• 벤처창업연구
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• 제18권6호
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• pp.133-145
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• 2023

본 연구에서는 제2벤처붐에 따른 VC의 스타트업 투자와 해당 주식에 대한 투자자들의 반응을 살펴보고자 하였다. VC는 비상장기업에 투자 후 기업가치를 제고하여 주식시장에 상장하고, 의무보유 기간 이후 매각함으로써 수익을 창출한다. 주식시장의 투자자들이 VC들의 투자방식에 적응하였는지 여부를 검증하기 위해 의무보유 기간 종료 전후 주식가격 변화에 차이가 존재함을 가정하였으며, 2017년 하반기 이후 기반이 마련된 제2벤처붐의 영향에 따른 차이를 살펴보기 위해 과거(2015년부터 2017년까지)와 최근(2020년부터 2022년까지)의 주가 영향을 비교 분석하였다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 의무보유 기간 종료에 따른 주가 변화는 과거에 종료일 전후 초과수익을 올릴 수 있었던 것과 달리 최근에는 시장보다 낮은 수익을 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 의무보유 기간별 주가에 미치는 영향을 분석한 결과, 1개월과 12개월에서만 유의한 영향을 보여주었다. 특히, 제2벤처붐 이후 의무보유 기간이 1개월인 벤처금융 및 전문투자자의 주식은 의무보유에 대한 정보에 미리 반응하는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 VC투자 여부에 따른 주가 영향에서는 제2벤처붐 이전과 달리 이후에 VC투자여부에 따라 누적초과수익률에서 차이가 존재하였다. 시사점으로는 첫째, VC들은 회수 전략을 변경할 필요성이 존재한다. VC들의 투자 및 회수 방식은 정보비대칭을 기반으로 하고 있는데, 분석결과 해당 정보로는 시장초과수익률을 달성하기 어렵기 때문이다. 둘째, 의무보유 권장기간 변경에 대한 고민이 필요하다. 상장 후 갑작스러운 주가 하락을 방지하기 위한 제도의 목적과 달리 의무보유 대상 주식은 오히려 가격 하락위험에 노출될 수 있기 때문이다. 따라서 의무보유 대상 및 권장기간을 재고하여 상장 후 투자자 보호에 대한 논의가 필요하다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권1호
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• pp.31-52
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• 2020

Stock markets are popular investment avenues to people who plan to receive premium returns compared to other financial instruments, but they are highly volatile and risky due to the complex financial dynamics and poor understanding of the market forces involved in the price determination. A system that can forecast, predict the stock prices and automatically create a portfolio of top performing stocks is of great value to individual investors who do not have sufficient knowledge to understand the complex dynamics involved in evaluating and predicting stock prices. In this paper the authors propose a Stock prediction, Portfolio Generation and Selection model based on Machine learning algorithms, Artificial neural networks (ANNs) are used for stock price prediction, Mathematical and Statistical techniques are used for Portfolio generation and Un-Supervised Machine learning based on K-Means Clustering algorithms are used for Portfolio Evaluation and Selection which take in to account the Portfolio Return and Risk in to consideration. The model presented here is limited to predicting stock prices on a long term basis as the inputs to the model are based on fundamental attributes and intrinsic value of the stock. The results of this study are quite encouraging as the stock prediction models are able predict stock prices at least a financial quarter in advance with an accuracy of around 90 percent and the portfolio selection classifiers are giving returns in excess of average market returns.

• 경영과정보연구
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• 제32권1호
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• pp.63-85
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• 2013

본 논문은 변화하는 기업환경 하에서 중요성을 더해가는 재고자산 중에서 비정상적인 과잉 재고자산투자를 추출하고, 이러한 비정상적인 과잉 재고자산투자와 미래성과간의 관계를 이용하여 시장에서의 주가반응을 살펴보았다. 이를 위해, 본 논문은 먼저 과잉 재고자산투자와 미래성과간의 관계를 살펴보고, 이후 과잉 재고자산투자에 대한 시장반응을 분석하였다. 또한 추가검증으로 제로-투자 포트폴리오전략을 이용하여 초과수익률의 획득여부를 검증하였다. 실증결과, 과잉 재고자산투자와 미래 주식수익률간의 관계에 영향을 미칠 수 있는 제 변수들을 통제한 후에도 과잉 재고자산투자와 미래 주식수익률간의 음(-)의 관계는 유지되었다. 또한, 시장에서 투자자들은 이러한 과잉 재고자산투자를 과대평가하고 있었다. 아울러, 전술한 실증결과에 기초한 추가실증, 즉 제로-투자포트폴리오전략에 의해서도 유의적인 양(+)의 초과수익률의 획득이 가능함에 따라 전술한 실증결과를 뒷받침하고 있었다. 한편, 본 논문은 이러한 실증을 통하여, 과잉 재고자산 투자에 대하여 시장에서 투자자들이 과잉반응을 하고 있음을 실증하였다. 또한, 이러한 실증결과는 과잉 재고자산투자의 척도가 미래 주식수익률에 대한 예측지표로서 주식시장 등에서 활용이 가능함에 따라 회계정보로서의 유용성을 제고시키는 계기가 될 수도 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권3호
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• pp.179-192
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• 2007

본 논문에서는 주식 데이타베이스로부터 과거 주가 변화 패턴에 대한 규칙을 탐사함으로써 투자자에게 주식 투자 유형을 추천해 주는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 본 논문에서는 주식 투자 유형의 추천을 위한 새로운 규칙 모델을 정의한다. 제안된 모델에서는 빈번하게 발생하는 주가 변화 패턴의 이후의 주가 변화 경향이 투자자의 투자 조건과 매치하는 경우, 이 종목에 대한 투자 유형을 추천하도록 하는 방식을 사용한다. 이때, 빈번하게 발생하는 패턴을 규칙의 헤드로 간주하며, 이후의 주가 변화 경향을 규칙의 바디로 간주한다. 본 연구에서는 규칙 헤드는 투자자의 특성에 별다른 영향을 받지 않는 반면, 규칙 바디에 대한 조건은 투자자마다 다르다는 점에 착안하여 규칙 탐사 과정에서 전체 규칙이 아닌 규칙 헤드들만을 탐사하여 저장해 두는 새로운 방식을 제안한다. 이 결과, 투자자 별로 달라질 수 있는 규칙 바디에 대한 조건을 유연하게 정의하는 것을 허용하며, 규칙의 수를 줄임으로써 전체 규칙 탐사 성능을 개선할 수 있다. 효율적인 규칙 탐사와 매칭을 위하여 빈번 패턴들을 효과적으로 탐사하는 방법, 빈번 패턴 베이스를 구축하는 방법, 그리고 이들을 인덱싱 하는 방법을 제안한다. 또한, 투자자의 질의가 발생하는 경우, 빈번 패턴 베이스로부터 이와 매치되는 규칙을 발견하고, 이 결과를 이용하여 투자자에게 투자 유형을 추천해 주는 방법을 제안한다. 실제 주식 데이타를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제37권4호
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• pp.202-211
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• 2014

Pairs trading is a type of arbitrage investment strategy that buys an underpriced security and simultaneously sells an overpriced security. Since the 1980s, investors have recognized pairs trading as a promising arbitrage strategy that pursues absolute returns rather than relative profits. Thus, individual and institutional traders, as well as hedge fund traders in the financial markets, have an interest in developing a pairs trading strategy. This study proposes pairs trading rules (PTRs) created from a price ratio between securities (i.e., stock index futures) using rough set analysis. The price ratio involves calculating the closing price of one security and dividing it by the closing price of another security and generating Buy or Sell signals according to whether the ratio is increasing or decreasing. In this empirical study, we generate PTRs through rough set analysis applied to various technical indicators derived from the price ratio between KOSPI 200 and S&P 500 index futures. The proposed trading rules for pairs trading indicate high profits in the futures market.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권4호
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• pp.135-143
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• 2021

Information has an essential role in decision-making for investors who will invest in financial markets, especially regarding the policies on the condition of COVID-19. The purpose of this study is to determine the market reaction to the information published by the government regarding the policy changes to the provisions of Trading Halt on the IDX in an emergency using the event study method. The population in this study was companies listed on the Indonesia Stock Exchange in March 2020; the sample selection technique was purposive sampling. Data analysis used a normality test and one sample T-test. The results of the study found that there were significant abnormal returns on the announcement date, negative abnormal returns around the announcement date, and significant trading volume activity occurring three days after the announcement. The existence of a significant positive abnormal return on the announcement date indicates that the market responds quickly to information published by the government. The practical implication of this research can be taken into consideration for investors in making investment decisions to analyze and determine the right investment options so that investors can minimize the risk of their investment and maximize the profits they want to achieve.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권9호
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• pp.351-360
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• 2022

This study aims to determine the factors that can influence investors in selecting stocks in the Indonesian capital market to establish an optimal portfolio, and find phenomena that occurred during the COVID-19 pandemic so that buying interest / the number of investors increased in the Indonesian capital market. This study collection technique uses primary data obtained from the survey questionnaire and secondary data which is market data, stock price movement data sourced from the Indonesia Stock Exchange, Indonesian Central Securities Depository, and Bank Indonesia, as well as empirical literature on behavior finance, investment decision, and interest in buying stock. The method used in this research is the survey questionnaire analysis with the SEM (statistical approach). The results of the analysis using SEM show that investor behavior influences the stock-buying interest, investor behavior, and the stock-buying interest influences investor decision-making. However, risk management does not influence investor-decision making. This occurs when the investigator's psychological capacity produces more decision information by decreasing all potential biases, allowing the best stock selection model to be selected. When the investigator's psychological capacity creates more decision information by reducing biases, the optimum stock selection model can be chosen.