• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권9호
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• pp.367-374
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• 2021

주가 예측은 경제, 통계, 컴퓨터 공학 등 여러 분야에서 연구되는 주제이며, 특히 최근에는 기본적 지표나 기술적 지표 등 다양한 지표로부터 인공지능 모델을 학습하여 주가의 변동을 예측하는 연구들이 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 S&P500 등의 해외지수, 과거 KOSPI 지수, 그리고 KOSPI 투자자별 매매 동향으로부터 KOSPI의 등락을 예측하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안 모델은 주가 등락 예측을 위하여 비지도 학습 방법인 적층 오토인코더를 이용하여 잠재변수를 추출하고, 추출된 잠재변수로부터 시계열 데이터 학습에 적합한 LSTM 모델로 학습하여 당일 시가 대비 종가의 등락을 예측하며, 예측된 값을 기반으로 매수 또는 매도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 모델과 비교 모델들의 수익률 및 예측 정확도를 비교한 결과 제안 모델이 비교 모델들 보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.503-509
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• 2022

본 논문의 연구 취지는 예측하고자 하는 다음 날과 이전 날의 시가 사이 변동률을 예측값으로 두고 시가를 예측하는 기존 논문들과는 다르게 예측하고자 하는 다음날의 주가 순위를 일정한 간격으로 분할하여 생성된 각 구간마다의 시가 변동률을 예측값으로 하는 모델을 통하여 최종적인 다음날의 시가 변동률을 예측하는 새로운 시계열 데이터 예측 방식을 제안하고자 한다. 예측값의 세분화 정도와 입력 데이터의 종류에 따른 모델의 성능 변화를 분석했으며 연구 결과 예측값의 세분화 정도에 따른 모델의 예측값과 실제값의 차이가 예측값의 세분화 개수가 3일 때 큰 폭으로 감소한다는 사실도 도출해 낼 수 있었다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.87-93
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• 2023

주식 투자에서 매수와 매도의 타이밍을 결정하는 것은 주식 투자의 수익률 올리기 위해 가장 중요한 요인 중에 하나이다. 주식은 싸게 사서 비싸게 팔면 이익이 되지만, 비싸게 사서 싸게 팔면 손해가 된다. 주식의 가격을 결정하는 매수와 매도의 물량에 의해 가격이 결정이 되고, 매수와 매도는 기업실적, 경제지표와도 관련이 있다. CNN에서 제공하는 공포와 탐욕지수는 7가지 요소를 사용하고, 각 요소에 가중치를 부여하여 탐욕과 두려움으로 정의한 가중치 평균을 0~100 사이의 척도로 계산하여 매일 발표하고 있다. 지수가 0에 가까우면 주식시장 심리가 두려운것이고, 100에 가까우면 탐욕스러운 것이다. 따라서 미국 S&P 500 지수를 CNN 공포와 탐욕지수에 따른 매수와 매도를 할 경우 최대 수익률이 발생하는 매매 기준을 분석하여 최적의 매수와 매도 타이밍을 제시하여 주식투자에 수익률을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국언론정보학보
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• 제34권
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• pp.244-274
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• 2006

본 연구는 미디어에 비친 리더의 이미지를 분석하고 미디어를 통해 재구성된 리더의 평가와 기업의 주가에 상호 관련성이 있는지를 살펴보았다. 구체적으로 세계 최대의 미디어 그룹인 AOL Time Warner의 회장 스티브 케이스의 사례를 대상으로 미국의 대표 경제지 월 스트리트 저널을 분석하였다. 분석기간은 그가 취임한 2000년 1월부터 퇴임한 2003년 5월까지 3년 5개월로 정했다. 미디어는 시장에서 정보중재자로서 기능하기 때문에 월 스트리트 저널의 보도는 투자자들에게 중요한 지표가 된다. 또한 기업 리더의 이미지는 단순히 개인 차원을 넘어서 그 기업을 대변하기 때문에 결과적으로 미디어에 비친 리더의 이미지는 주식시장에서 투자자의 평가에 중요한 요인이다. 분석 결과 스티브 케이스가 회장으로 등극한 초기에는 그의 개인적 이력이 강조되면서 혁신적이고 도전적인 천재로 묘사되어 긍정적인 미지로 그려졌다. 그러나 퇴임시기에는 기업의 부실한 성과에 대해 무책임하고 조화를 이루지 못한 독선적인 모습으로 이미지가 재구성되었다. 이렇게 미디어를 통해 비친 리더의 이미지는 주가 변동과 높은 상관관계에 놓여있었다. 다시 말해 리더가 긍정적인 이미지로 비칠 때 시장에서 그 기업의 주식도 높이 평가되었고, 부정적인 이미지로 부각되었을 때 기업의 주가는 낮게 평가되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 유통과학연구
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• 제15권8호
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• pp.47-54
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• 2017

Purpose - According to agency theory, managers have incentives to adjust firm revenues to meet earnings expectations or delay bad news disclosure because of performance-based compensation and their reputation in the market. When the bad news accumulates, stock prices fail to reflect all available information. Thus, market prices of stocks are higher than their intrinsic value. After all, bad news crosses the tipping point, it comes out all at once. That results in stock crashes. Auditors can decrease stock crash risk by reducing agency costs through their informational role. Especially, stock price crash risk is expected to be lower for firms adopting high-quality audits. We focus on distribution and service industry to examine the relation between audit quality and stock price crash risk. Industry specialization and auditor size are used as proxies for auditor quality. Research design, data and methodology - Our sample contains distribution and service industry firms listed in KOSPI and KOSDAQ during a period of 2004-2011. We use a logistic regression to test whether auditor quality influences crash risk. Auditor quality was measured by industry specialist auditor and Big4 / non-Big4 dichotomy. Following the approach in prior researches, we use firm-specific weekly returns to measure crash risk. Firms experiencing at least one stock price crash in a specific week during year are classified as the high risk group. Results - The result of analyzing 429 companies in distribution and service industry is summarized as follows: Above all, it is shown that higher audit quality has a significant negative(-) effect on the crash risk. Crash risk is alleviated for firms audited by industry specialist auditors and Big 4 audit firms. Therefore, our results show that hypotheses are supported. Conclusions - This study is very meaningful as the first study which investigated the effects of high audit quality on stock price crash risk. We provide evidence that high-quality auditors reduce stock price crash risk. Our finding implies that the risk of extreme losses can be reduced through screening of high-quality auditors. Therefore investors and regulators may utilize our findings in their investment and rule making decisions.

• 경영과정보연구
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• 제32권4호
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• pp.189-207
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• 2013

고빈도 자료를 이용하여 한국과 중국에서 주가지수선물시장이 개설된 이후 현물 시장과의 동적관련성에 어떠한 특징적 차이점이 있는지에 대해 분석하였다. KOSPI 200의 경우 시차변수를 이용한 다중회귀분석에서 주가지수선물가격이 현물가격을 약 15분 정도 선행하는 것으로 나타나 주가지수선물시장이 현물시장에 대해 가격발견기능을 수행하는 것으로 나타났다. EGARCH 모형을 이용한 수익률 변동성의 선-후행관계 분석의 경우 강하지는 않지만 주가지수선물가격의 변동성이 현물가격의 변동성에 선행하는 것으로 나타났다. 한국의 경우 주가지수선물시장이 개설된 초기단계에서부터 다른 선진국의 경우와 비슷하게 선물시장과 현물시장 간에는 가격 및 가격변동성의 동적관련성이 존재하는 것으로 나타났다. CSI 300의 경우 한국과는 다른 특징적 차이를 보여주고 있다. 우선 현물시장의 가격이 주가지수선물시장의 가격에 선행하는 것으로 나타났다. 그 이유는 국내의 개인투자자와 외국인 투자자들이 주가지수선물거래에 참여하는 것이 엄격히 제한됨으로써 선물시장으로 유입되는 정보가 상대적으로 늦게 가격에 반영되어 선물시장의 가격발견기능을 약화시킨 결과로 판단된다. 변동성의 경우 현물시장과 주가지수선물시장 간에는 양방향의 상호의존성이 나타나고 있어 어느 한 시장의 일방적인 선행효과는 발생하지 않는 것으로 나타났다. 정리하면, 중국의 주가지수선물시장은 투자자들의 시장참여에 대한 여러 가지 제약으로 인해 충분한 정보전달 기능을 수행하지 못하는 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.23-43
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• 2021

최근 인공지능 기법을 활용하여 캔들스틱 차트를 분석함으로써 주식가격 예측의 정확성을 높이고자 하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 주식가격 예측을 위한 학습에 있어 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려하지 못한다는 점과 시장 참여자들의 감정 상태를 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 시장 참여자들의 감정상태를 반영하기 위해 변동성지수(VIX: volatility index) 차트를 캔들스틱 차트와 함께 고려하여 학습시키고 이를 변이형 오토인코더(VAE: variational auto encoder)와 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 결합한 새로운 방법으로 분석하여 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법의 성능 비교를 위해 S&P 500 기업 가운데 50개를 임의로 추출하여 제안한 방법을 통해 이들의 주식가격을 예측하고 이를 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network) 또는 장단기메모리(LSTM: long-short term memory) 등과 같은 기존 방법들과 비교하였다. 비교 결과 기존 방법들에 비해 본 연구에서 제안한 방법이 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 시장 참여자들의 감정 상태와 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 주식 가격 예측의 정확성을 높였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.329-338
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• 2022

COVID-19 팬데믹으로 비대면 경제 상황이 전개되면서 주식시장에서는 언택트 주식 집단이 등장하였다. 본 연구는 COVID-19 팬데믹 상황에서 감염병 확산에 따른 한국 COVID-19 공포지수를 제안하고, 언택트 주식 수익률과 콘택트 주식 수익률에 대한 영향력을 분석하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국 COVID-19 공포지수를 이용한 그랜저 인과관계 분석 결과 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스와 같은 콘택트 주식의 수익률에서 유의적인 인과성이 나타났다. 둘째, LSTM 모형 기반의 주가 예측 결과 카카오, 대한항공과 네이버의 예측 성과가 높게 나타났다. 셋째, 예측 주가를 이용한 Alexander 필터 진입 전략의 투자 성과는 네이버 선물과 카카오 선물에서 높게 나타났다. 본 연구는 비대면 경제가 본격화된 COVID-19 상황에서 언택트 주식과 콘택트 주식에 대한 COVID-19 팬데믹 확산의 영향력을 분석하였다는 점에서 기존 연구와 차별점을 찾을 수 있다.