• 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.

• 산경연구논집
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• 제8권5호
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• pp.87-93
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• 2017

Purpose - This paper investigates whether managerial overconfidence is associated with firm-specific crash risk. Overconfidence leads managers to overestimate the returns of their investment projects, and misperceive negative net present value projects as value creating. They even use voluntary disclosures to convey their optimistic beliefs about the firms' long-term prospects to the stock market. Thus, the overconfidence bias can lead to managerial bad news hoarding behavior. When bad news accumulates and crosses some tipping point, it will come out all at once, resulting in a stock price crash. Research design, data and methodology - 7,385 firm-years used for the main analysis are from the KIS Value database between 2006 and 2013. This database covers KOSPI-listed and KOSDAQ-listed firms in Korea. The proxy for overconfidence is based on excess investment in assets. A residual from the regression of total asset growth on sales growth run by industry-year is used as an independent variable. If a firm has at least one crash week during a year, it is referred to as a high crash risk firm. The dependant variable is a dummy variable that equals 1 if a firm is a high crash risk firm, and zero otherwise. After explaining the relationship between managerial overconfidence and crash risk, the total sample was divided into two sub-samples; chaebol firms and non-chaebol firms. The relation between how I overconfidence and crash risk varies with business group affiliation was investigated. Results - The results showed that managerial overconfidence is positively related to crash risk. Specifically, the coefficient of OVERC is significantly positive, supporting the prediction. The results are strong and robust in non-chaebol firms. Conclusions - The results show that firms with overconfident managers are likely to experience stock price crashes. This study is related to past literature that examines the impact of managerial overconfidence on the stock market. This study contributes to the literature by examining whether overconfidence can explain a firm's future crashes.

• 경영정보학연구
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• 제26권2호
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• pp.45-57
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• 2024

본 연구에서는 딥러닝 기반의 팜유(Crude Palm Oil: CPO) 가격 예측 방법론을 개발하였다. 팜유는 그 생산 수율과 경제적 효율성으로 인해 다양한 산업에서 중요한 자원으로 활용되고 있으며, 이로 인해 팜유 가격 변동성에 대한 산업계의 관심이 증가하고 있다. 따라서, 팜유 가격 예측을 위한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 많은 연구가 시계열 예측 기반으로 정확도에 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 기존 방법론의 주요 한계인 정상성 부재 문제를 해결하기 위해 현재 가격 대비 미래 가격의 비율을 종속변수로 사용하는 새로운 모델을 제시한다. 이 접근법은 주식 가격 예측에서의 수익(return) 모델링에 착안하여 개발되었으며, 단순 가격 예측보다 더 높은 성능을 나타낸다. 또한, 다변량 시계열 예측에서 중요한 요소인 독립변수의 지연 값(lag)을 고려하여, 불필요한 잡음을 제거하고 예측 모델의 안정성을 높이는 방법론을 채택했다. 이 연구는 팜유 가격 예측의 정확도를 향상시키는데 중요한 기여를 하며, 시계열 데이터가 중요한 다른 경제적 예측 문제에도 적용 가능한 접근법을 제시한다는 점에서 산업계에 큰 의미가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.287-295
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• 2007

본 연구에서는 한국종합주가지수 (KOSPI)의 예측을 위하여 사례기반추론에서의 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 자료편집기법을 제안한다. 사례기반추론은 복잡한 문제 해결에서의 편의성과 강점으로 인하여 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 사례기반추론은 다른 기계학습기법에 비하여 낮은 예측정확도를 나타내기에 비판을 받아 왔다. 일반적으로 사례기반추론으로부터 성공적인 성과를 도출하기 위해서는 주어진 문제에 유용한 선행 사례를 효과적으로 추출하는 것이 핵심이다. 그러나 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출방법을 설계하는 것은 여전히 논란이 있는 연구 주제이다. 본 연구에서는 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출을 위하여 유전자 알고리즘이 동시에 속성 가중치와 적합한 사례를 선택하는 것을 최적화한다. 본 연구에서는 제안된 모형을 주식시장분석에 응용한다. 실험결과는 유전자 알고리즘 접근법이 사례기반추론에서 유망한 사례편집기법이라는 것을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.9-16
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• 2021

과거 주가 데이터와 금융 관련 빅 데이터를 사용해 머신러닝 기법으로 주식시장을 예측하는 연구는 다양하게 있어 왔지만, HTS와 MTS를 통해 거래가 가능한 주가지수 연동 ETF가 생기면서 주가지수를 예측하는 연구가 최근 주목받고 있다. 본 논문에서는 KOSPI 연동 ETF를 거래할 목적으로 KOSPI의 상승 예측을 위한 머신러닝 모델과 하락예측을 위한 모델을 각각 구현한다. 이들 모델은 매개변수의 그리드 탐색을 통해 최적화 된다. 또한 정밀도를 개선해 ETF 거래 수익률을 높일 수 있도록 개별 모델들을 조합한 하이브리드 머신러닝 모델을 제안한다. 예측 모델의 성능은 정확도와 ETF 거래 수익률에 큰 영향을 미치는 정밀도로 평가된다. 하이브리드 상승 예측 모델의 정확도와 정밀도는 72.1 %와 63.8 %이고 하락 예측 모델은 79.8 %와 64.3 %이다. 하이브리드 하락 예측 모델에서 정밀도는 개별 모델보다 최소 14.3 %, 최대 20.5 % 개선되었다. 테스트 기간에 하이브리드 모델은 하락에서 10.49 %, 상승에서 25.91 %의 ETF 거래 수익률을 보였다. 인버스×2와 레버리지 ETF로 거래하면 수익률을 1.5 ~ 2배로 높일 수 있다. 하락예측 머신러닝 모델에 대한 추가 연구로 수익률을 더 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1327-1336
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• 2017

본 연구에서는 단기 예측을 위한 자기회귀누적이동평균모형, 역전파 신경망 및 유전자 알고리즘의 결합 적용에 대하여 논의하고 이를 통한 유전자-신경망 알고리즘의 효용성을 살펴본다. 일반적으로 역전파 알고리즘은 지역 최소값에 수렴될 수 있는 단점이 있기 때문에, 여기서는 예측 정확도를 높이기 위해 역전파 신경망 구조를 최적화하고 유전자 알고리즘을 결합한 유전자-신경망 알고리즘 기반 예측모형을 구축한다. 실험을 통한 오차 비교는 KOSPI 지수를 이용한다. 결과는 이 연구에서 제안된 유전자-신경망 모형이 역전파 신경망 모형과 비교할 때 예측 정확도에서 어느 정도 유의한 효율성을 보여주고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.1059-1065
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• 2002

주가자료를 활용한 부도예측모형인 KMV EDF 모형을 기반으로 일별주가자료와 기업재무자료를 이용하여, 모형에 필요한 적절한 모수를 찾고 모델링을 하였으며, 적절성을 검증했다. 그리고, 기존의 연구에 따라 월평균주가자료를 이용한 경우, 모형에 왜곡이 가해질 수 있다는 점을 지적했다. 또한, 민감도 분석을 통하여 본 모형의 부도예측값에 미치는 주요한 검증하고, 실용적으로 사용할 수 있는 간단한 민감도분석 Tool을 설계하였다.

• 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.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권1호
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• pp.239-276
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• 2009

본 연구에서는 주식시장에서 정보 생산자로서 중요한 기능을 수행하는 '애널리스트'의 이익 예측치 편의와 정확도가 증권사와 평가 대상 기업의 동일인 소유 여부에 의하여 영향을 받는지를 점검하였다. 소유구조에 기반한 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계에 의하여 평가자의 행태가 달라지고 그로 인하여 불특정 다수의 투자자에게 부정적 영향이 초래되는 경우 적절한 규제조치가 필요할 것이라는 측면에서 제기된 문제의 실천적 의미를 찾을 수 있다. 물론 평판효과(reputation effect)가 중요한 역할을 하는 증권업과 애널리스트 시장에서 시장규율(market discipline)이 원활히 작동한다면 특수관계로 인해 왜곡된 정보를 제공할 유인이 사라질 것이며 별도의 규제가 필요하지는 않을 것이다. 분석 결과에 의하면, 특수관계가 존재할 경우 양의 예측편의가 발생하는 빈도가 높은 것은 사실이나, 예측편의의 크기를 포함한 종합적 상관관계를 고려할 경우 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계가 유의한 예측편의를 발생시키는 것으로 보기는 어려우며, 정확도 또한 의미있는 차이를 보이는 것으로 결론짓기는 어려운 것으로 나타났다. 이는 적어도 현재까지는 증권사가 소유구조로 인하여 왜곡된 정보를 생산하려는 유인보다 정확한 정보를 제공한다는 평판을 지키려는 유인이 더욱 크게 작용한 결과 관측되는 현상으로 해석될 수 있다.