• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.7-12
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• 2003

In recent years, many attempts have been made to predict the behavior of bonds, currencies, stock or other economic markets. Most previous experiments used the neural network models for the stock market forecasting. The KOSPI 200 (Korea Composite Stock Price Index 200) is modeled by using different neural networks and fuzzy logic. In this paper, the neural network, the dynamic polynomial neural network (DPNN) and the fuzzy logic employed for the prediction of the KOSPI 200. The prediction results are compared by the root mean squared error (RMSE) and scatter plot, respectively. The results show that the performance of the fuzzy system is little bit worse than that of the DPNN but better than that of the neural network. We can develop the desired fuzzy system by optimization methods.

• 농업과학연구
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• 제50권4호
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• pp.629-643
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• 2023

The purpose of this study was to examine the effectiveness and efficiency of a policy by comparing and analyzing the impact of the rice market isolation system and production adjustment system (strategic crops direct payment system that induces the cultivation of other crops instead of rice) on rice supply, rice price, and government's financial expenditure. To achieve this purpose, a rice supply and demand forecasting and policy simulation model was developed in this study using a partial equilibrium model limited to a single item (rice), a dynamic equation model system, and a structural equation system that reflects the casual relationship between variables with economic theory. The rice policy analysis model used a recursive model and not a simultaneous equation model. The policy is distinct from that of previous studies, in which changes in government's policy affected the price of rice during harvest and the lean season before the next harvest, and price changes affected the supply and demand of rice according to the modeling, that is, a more specific policy effect analysis. The analysis showed that the market isolation system increased government's financial expenditure compared to the production adjustment system, suggesting low policy financial efficiency, low policy effectiveness on target, and increased harvest price. In particular, the market isolation system temporarily increased the price during harvest season but decreased the price during the lean season due to an increase in ending stock caused by increased production and government stock. Therefore, a decrease in price during the lean season may decrease annual farm-gate prices, and the reverse seasonal amplitude is expected to intensify.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.47-56
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• 2020

주가지수는 한 국가의 경제 지표뿐만 아니라 투자판단의 지표로도 활용되므로 이를 예측하는 연구가 지속해서 진행되고 있다. 주가지수 예측을 하는 작업은 기술적, 경제적 및 심리적 요인 등이 반영된 것으로 예측의 정확도를 위해서는 복합적 요인을 고려해야 한다. 따라서 지수의 변동에 영향을 미치는 요인들을 선별하여 반영한 주가지수 예측모델연구가 필요하다. 이와 관련한 기존 연구에서는 시장의 변동을 만들어 내는 뉴스 정보 또는 거시 경제 지표를 각각 이용하거나, 몇 가지의 지표 조합만을 반영한 예측 연구가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 미국 다우존스지수 예측을 위해 뉴스 정보의 감성 분석과 다양한 거시경제지표를 고려하여 효과적인 지표 조합을 제시하고자 한다. 뉴스 정보의 감성 분석은 최신 자연어처리 기법인 BERT와 NLTK VADER를 사용하고, 예측모델은 주가예측모델로 적합하다고 알려진 딥러닝 예측모델 LSTM을 적용하여 가장 효과적인 지표 조합을 제시했다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제21권2호
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• pp.13-23
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• 2015

This study addresses the question as to whether the option prices have useful predictive information on the direction of stock markets by investigating a forecasting power of volatility curvatures and skewness premiums implicit in S&P 500 index option prices traded in Chicago Board Options Exchange. We begin by estimating implied volatility functions and risk neutral price densities every minute based on non-parametric method and then calculate volatility curvature and skewness premium using them. The rationale is that high volatility curvature or high skewness premium often leads to strong bullish sentiment among market participants. We found that the rate of return on the signal following trading strategy was significantly higher than that on the intraday buy-and-hold strategy, which indicates that the S&P500 index option prices have a strong forecasting power on the direction of stock index market. Another major finding is that the information contents of S&P 500 index option prices disappear within one minute, and so one minute-delayed signal following trading strategy would not lead to any excess return compared to a simple buy-and-hold strategy.

• 대한산업공학회지
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• 제39권1호
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• pp.30-45
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• 2013

Predicting monthly electricity price has been a significant factor of decision-making for plant resource management, fuel purchase plan, plans to plant, operating plan budget, and so on. In this paper, we propose a sophisticated prediction model in terms of the technique of modeling and the variety of the collected variables. The proposed model hybridizes the semi-supervised learning and the artificial neural network algorithms. The former is the most recent and a spotlighted algorithm in data mining and machine learning fields, and the latter is known as one of the well-established algorithms in the fields. Diverse economic/financial indexes such as the crude oil prices, LNG prices, exchange rates, composite indexes of representative global stock markets, etc. are collected and used for the semi-supervised learning which predicts the up-down movement of the price. Whereas various climatic indexes such as temperature, rainfall, sunlight, air pressure, etc, are used for the artificial neural network which predicts the real-values of the price. The resulting values are hybridized in the proposed model. The excellency of the model was empirically verified with the monthly data of electricity price provided by the Korea Energy Economics Institute.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.206-211
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• 2009

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 1일 후의 주식 예측을 하는 방안을 제안하고 있다. 비중복면적 분산측정 법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 자동적으로 하나씩 제거하면서 최소의 특징입력을 선택하였다. 특징입력으로써 CPP$_{n,m}$(Current Price Position of the day n)과 최근 32일간의 CPP$_{n,m}$을 웨이블릿 변환한 38개의 계수들 중 비중복면적 분산측정법에 의해서 자동적으로 추출된 2개의 계수가 사용되었다 제안된 방법으로 1989년부터 1998년까지의 실험군을 사용한 결과로써 60.93%의 예측율을 나타내었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권2호
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• pp.213-234
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• 2024

In recent decades, increasing research attention has been directed toward predicting the price of stocks in financial markets using deep learning methods. For instance, recurrent neural network (RNN) is known to be competitive for datasets with time-series data. Long short term memory (LSTM) further improves RNN by providing an alternative approach to the gradient loss problem. LSTM has its own advantage in predictive accuracy by retaining memory for a longer time. In this paper, we combine both supervised and unsupervised dimension reduction methods with LSTM to enhance the forecasting performance and refer to this as a dimension reduction based LSTM (DR-LSTM) approach. For a supervised dimension reduction method, we use methods such as sliced inverse regression (SIR), sparse SIR, and kernel SIR. Furthermore, principal component analysis (PCA), sparse PCA, and kernel PCA are used as unsupervised dimension reduction methods. Using datasets of real stock market index (S&P 500, STOXX Europe 600, and KOSPI), we present a comparative study on predictive accuracy between six DR-LSTM methods and time series modeling.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.357-362
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• 2012

본 논문에서는 분산이 각각 다른 이분산성을 갖는 비선형 시계열 자료를 가지고, 비선형 시계열 모형중 1차 일반화 확률계수 자기회귀모형(GRCA(1))과 자료의 형태에 상관없이 적용할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 예측을 해서 어느 모형이 최소 평균예측오차제곱의 기준에서 비선형 시계열 자료의 예측에 적합한지를 비교 분석 하는 것이다. 조건부 이분산 모형에 따르는 자료로 확인된 종합주가지수 변동율에 대한 사례 분석 결과를 보면 신경망 모형은 단기 예측에서 좋은 예측 결과를 보였고, 비선형 모형인 GRCA(1) 모형은 장기 예측에서 좋은 예측 결과를 보여 주었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권1호
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• pp.105-127
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• 2024

We propose recurrent neural network (RNN) methods for forecasting realized volatility (RV). The data are RVs of ten major stock price indices, four from the US, and six from the EU. Forecasts are made for relative ratio of adjacent RVs instead of the RV itself in order to avoid the out-of-scale issue. Forecasts of RV ratios distribution are first constructed from which those of RVs are computed which are shown to be better than forecasts constructed directly from RV. The apparent asymmetry of RV ratio is addressed by the Piecewise Min-max (PM) normalization. The serial dependence of the ratio data renders us to consider two architectures, long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU). The hyperparameters of LSTM and GRU are tuned by the nested cross validation. The RNN forecast with the PM normalization and ratio transformation is shown to outperform other forecasts by other RNN models and by benchmarking models of the AR model, the support vector machine (SVM), the deep neural network (DNN), and the convolutional neural network (CNN).

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.45-55
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• 2022

암호화폐 시장의 규모는 날이 갈수록 커져가고 있으며, 대표적인 암호화폐인 비트코인의 경우 시가총액이 500조를 넘어섰다. 이에 따라 암호화폐의 가격을 예측하려는 연구도 많이 이루어졌으며, 이들은 대부분 주식가격을 예측하는 방법론과 유사성을 띄는 연구들이다. 하지만 선행연구를 비춰 봤을 때 주식가격예측과 달리 암호화폐 가격 예측은 머신러닝의 정확도가 우위에 있는 사례가 많다는 점, 개념적으로 주식과 달리 암호화폐는 소유로 인한 수동적 소득이 없다는 점, 통계적으로 시가총액 대비 하루 거래량의 비율을 살펴봤을 때 암호화폐가 주식 대비 최소 3배이상 높다는 점이 도출되었다. 이를 통해 암호화폐 가격 예측 연구에는 주식 가격 예측과 다른 방법론이 적용되어야 함을 본 논문에서 주장하였다. 우리는 기존에 주가 딥러닝 예측에 사용되던 워크 포워드 검증를 응용한 역순 워크 포워드 검증을 제안하였다. 역순 워크 포워드 검증은 워크 포워드 검증과 달리 검증 데이터셋을 테스트 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞에 부분으로 고정시켜놓고, 훈련데이터를 훈련 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞 부분부터 서서히 훈련 데이터셋의 크기를 늘려가면서 검증에 대한 정확도를 측정한다. 측정된 모든 검증 정확도 중 가장 높은 정확도를 보이는 훈련 데이터셋의 크기에 맞춰서 훈련 데이터를 절삭시킨 뒤 검증 데이터와 합쳐서 실험 데이터에 대한 정확도를 측정하였다. 분석모델로는 로지스틱 회귀분석과 SVM을 사용했으며, 우리가 제안한 역순 워크 포워드 검증의 신뢰성을 위해서 분석 모델 내부적으로도 L1, L2, rbf, poly등의 다양한 알고리즘과 정규화 파라미터를 적용하였다. 그 결과 모든 분석모델에서 기존 연구보다 향상된 정확도를 보임이 확인되었으며, 평균적으로도 1.23%p의 정확도 상승을 보였다. 선행연구를 통해 암호화폐 가격 예측의 정확도가 대부분 50%~60%사이에서 머무르는 걸 감안할 때 이는 상당한 정확도 개선이다.