The aim of this study is to design an intelligent pattern-based real-time trading system (PRTS) using rough set analysis of technical indicators, dynamic time warping (DTW), and genetic algorithm in stock futures market. Rough set is well known as a data-mining tool for extracting trading rules from huge data sets such as real-time data sets, and a technical indicator is used for the construction of the data sets. To measure similarity of patterns, DTW is used over a given period. Through an empirical study, we identify the ideal performances that were profitable in various market conditions.
주식시장에서 트레이딩 시스템(trading system)은 투자 위험을 줄이면서 수익을 극대화하기 위해 일정한 규칙을 컴퓨터에 적용하여 기계적으로 거래를 실행하는 자동매매시스템이다. 그러나 단일 자산을 거래 대상으로 하는 트레이딩 시스템 개발은 그 자산의 움직임에 의해 수익 구조가 결정되는 문제점을 가지고 있기 때문에 위험을 초래할 우려가 존재한다. 따라서 두 자산 간 상대적 가치를 활용하여 한 자산의 위험 발생 시 다른 자산의 거래를 통해 안정적인 수익을 창출할 수 있는 트레이딩 시스템 개발에 대해 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 두 개의 주가지수 선물 간의 상대적 가치를 이용한 규칙기반 트레이딩 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 차익거래 전략 시 활용되는 두 자산의 가격비율을 기반으로 기술적 지표(technical indicator)들을 생성하고, 데이터 마이닝 기법인 러프 집합 분석을 이용하여 거래규칙을 생성하였다. 생성된 거래규칙의 유용성을 확인하기 위해 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방법을 사용하여 거래 시뮬레이션을 적용하였으며, KOSPI 200 지수선물과 S&P 500 지수선물을 분석 대상으로 선정하여 성과를 측정하였다. 실험 결과, 제안한 시스템이 시장의 흐름과 상관없이 절대적인 수익을 발생하는 것을 확인 할 수 있었다.
This paper is to give some hints to solve the problems of the Korean The third Market suffering from the extreme shortage of the liquidity. To solve that problem, this paper mainly compare the liquidity indices of the Third Market with that of the Japanese third market, that is Mothers. The main liqudity indices of the Mothers shows better than that of the Korean Third Market redardless of the small numbers of the listed Firms. The main differences in the liquidity levels between two markets is to caused by the trading system. The Korean Third Market has been adapting the one-to-one trading system which most stock markets of the world gave up that system owing to the inefficiency. This paper shows the proper trading system for the Third Market is competitve trading system partialy combined with the market maker system beacause of the small firm characterristics.
This paper designs the dynamic symbol automatic trading system in Korean option market. This system is based on Multichart program which is convenient and efficient system trading tool. But the Multichart has an important restriction which has only one constant symbol per chart. This restriction causes very useful strategies impossible. The proposed design uses global variables, signal chart selection and position order exchange. So an automatic trading system with dynamic symbol works on Multichart program. To verify the proposed system, BS(Buythensell)-SB(Sellthenbuy) strategies are tested which uses the change of open-interest of stock index futures within a day. These strategies buy both call and put option in ATM at start candle and liquidate all at 12 o'clock and then sell both call and put option in ATM at 12 o'clock and also liquidate all at 14:40. From 23 March 2009 to 31 May 2010, 301-trading days, is adopted for experiment. As a result, the average daily profit rate of this simple strategies riches 1.09%. This profit rate is up to eight times of commision price which is 0.15 % per option trade. If the method which raises the profitable rate of wining trade or lower commission than 0.15% is found, these strategies make fascinated lossless trading system which is based on the proposed dynamic symbol automatic trading system.
본 연구에서는 한국거래소 내 유가증권시장의 1999년부터 2004년까지의 일중 거래자료에 기초한 프로그램매매종목과 차익거래종목, 그리고 비차익거래종목의 스프레드와 프로그램매매포함횟수의 변화를 분석하여 한국유가증권시장의 프로그램매매중단장치인 사이드카가 정보비대칭을 해소하는 역할을 하는지를 검증하였다. 본 연구의 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 사이드카 발동 이후 프로그램매매종목의 스프레드가 감소하는 것으로 나타나 사이드카가 정보비대칭을 부분적으로 완화시키는 효과가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 사이드카 발동 이후 프로그램매매종목에 나타나는 정보비대칭의 해소효과는 매수프로그램매매종목에 국한하여 나타나는 결과이다. 셋째, 차익거래와 비차익거래에 미치는 효과를 분석한 결과는 사이드카의 발동이 차익거래뿐만 아니라 비차익거래 종목의 스프레드를 줄여 정보비대칭을 해소하는 효과를 가짐을 보여준다. 넷째, 프로그램매매종목에서와 마찬가지로 차익거래와 비차익거래 종목에 나타나나는 정보비대칭해소효과는 매수차익거래와 매수비차익거래에 국한하여 나타난다. 마지막으로 사이드카 발동 전후 각 표본의 프로그램매매 포함횟수의 변화를 분석한 결과에 의하면, 각 표본종목이 프로그램매매에 포함된 횟수는 사이드카 발동 이후에 대부분 증가하는 것으로 나타나, 사이드카 발동에 따른 매매중단기간 동안 정보비대칭이 충분히 해소되지 못하며 사이드카 발동을 가져온 가격의 급등락에 관련된 뉴스가 사건이후에도 지속적으로 영향을 미침을 보여준다.
일반적인 동적 매매 환경에서의 금융 예측 시스템은 주어진 목적을 최적으로 만족시키는 매매 형태를 찾고자 한다. 본 논문은 수익률을 극대화시키기 위하여 추출과 여과라는 두개의 단계로 구성된 새로운 형태의 주식 매매 시스템을 제안한다. 주식 추출 단계에서는 특정 시계열 패턴에 부합하는 주식을 추출하는데, 이러한 시계열 패턴은 기술 지표 값들의 조합으로 표현된다. 그리고 여과 단계에서는 추출된 주식 집합에 여과 규칙들을 적용하여 실제 매매 대상이 되는 주식들을 골라내는데, 여과 규칙은 과거 주가 데이터로부터 자동으로 유도되었다. 이를 위하여, 우리는 먼저 방대한 과거 일별 주가 데이터로부터 기술 지표 값들을 계산하였다. 계산된 기술 지표 값들은 시계열 패턴을 추출하는데 사용되고 이 값들의 이산화 구간들의 분포가 양성 및 음성 데이터들에 대하여 계산된다. 본 논문에서는 독특한 분포를 보이는 구간에 존재하는 기술 지표 값들이 주가의 향후 움직임을 예측하는 데 도움을 준다는 가정을 하였다. 그리고 여과 규칙은 바로 이런 독특한 분포를 보이는 구간 내의 데이터 값들로부터 자동으로 유도되었다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 본 논문에서 제시한 트레이딩 시스템이 시장 평균 수익률을 상회한다는 사실을 확인함으로써 위의 가정에 대한 검증을 할 수 있었다.
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.
In this paper, we use three cluster algorithms (K-means, Self-Organizing Map, and Fuzzy K-means) to find proper graded stock market brokerage commission rates based on the cumulative transactions on both stock exchange market and HTS (Home Trading System). Stock trading investors for both modes are classified in terms of the total transaction as well as the corresponding mode of investment, respectively. Empirical analysis results indicated that fuzzy K-means cluster analysis is the best fit for the segmentation of customers of both transaction modes in terms of robustness. We then propose the rules for three grouping of customers based on decision tree and apply different brokerage commission to be 0.4%, 0.45%, and 0.5% for exchange market while 0.06%, 0.1%, 0.18% for HTS.
본 연구는 한국유가증권시장에서 사이드카가 차익거래와 비차익거래 종목의 주가, 변동성, 그리고 유동성에 미치는 영향을 분석하였다. 선물시장의 급등락으로부터 현물시장을 보호하려는 목적을 갖는 사이드카는 현재 모든 프로그램매매를 대상으로 하고 있으나, 현재의 제도가 바람직한지에 대해서는 논란의 여지가 있다. 사이드카가 프로그램매매 유형별로 차별적인 효과를 갖는지를 검증하기 위해 프로그램매매를 지수차익거래와 비차익거래로 나누어 사이드카가 주가, 변동성, 그리고 유동성에 미치는 영향을 분석한 결과는 사이드카가 지수차익거래와 비차익거래에 미치는 영향에 뚜렷한 차이가 없음을 보인다. 보다 구체적인 분석을 위해 가상사이드카 표본을 구성하고 실제사이드카와 가상사이드카가 차익거래와 비차익거래에 미치는 효과를 분석하였다. 가상사이드카를 이용한 분석결과는 앞서의 결과가 사이드카 발동이라는 특별한 상황의 발생전후에 시장의 주문이 한 방향으로 몰리는 일시적인 현상에 의해 부분적으로 설명될 수 있음을 보여주며, 사이드카 발동은 비차익거래에 비해 차익거래에 상대적으로 큰 영향을 미치고 비차익거래는 큰 영향을 받지 않음을 보여준다. 이는 비차익거래까지를 포함하는 모든 프로그램매매를 적용대상으로 하는 한국유가증권시장의 사이드카 제도에 대한 재검토가 필요함을 말해주는 것이다.
This paper describes an adaptive recommendation system that provides real-time personalized trading advice to the investors based on their profiles and trading information environment. A proposed system integrates Stochastic technical analysis and artificial neural network that incorporates an adaptive user modeling. The user model is constructed and updated based on initial user profile and recorded user interactions with the system. The information presented to each individual user is also tailor-made to fit the user's behavior and preference. A system prototype was implemented in JAVA. Experiments used to evaluate the system's performance were done on both human subjects and synthetic users. The results show our proposed system is able to rapidly learn to provide appropriate advice to different types of users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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