• 제목/요약/키워드: Trading trend

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Trading Day Effect on the Seasonal Adjustment for Korean Industrial Activities Trend Using X-12-ARIMA

  • Park, Worlan;Kang, Hee Jeung
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제7권2호
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    • pp.513-523
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    • 2000
  • The X-12-ARIMA program was utilized on the analysis of the time series trend on 76 Korean industrial activities data in order to ensure that the trading day effect adjustment as well as the seasonal effect adjustment is needed to extract the fundamental trend-cycle factors from various economic time series data. The trading day effect is strongly correlated with the activity of production and shipping but not with the activity of inventory. Furthermore, the industrial activities were classified with respect to the sensitivity on the tranding day effect.

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패션상권에 따른 소비자의 의복구매행동 연구 (A Study on Consumer Buying Behavior According to Fashion Trading Area)

  • 정형도;유태순
    • 복식
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    • 제50권8호
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    • pp.165-175
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    • 2000
  • The Purposes of this study are to analyze fashion trading area's conditions of Busan area to establish fashion marketing strategies for the conditions of location in choosing the new retailers and to propose the most efficient, optimum fashion trading area(FTA) under the management mind of low cost and high efficiency according to the changes of 21C management paradigm. The subjects of investigation for this study were 1083 women visited FTA in Busan. The data were analyzed by using MANOVA, ANOVA, frequency and trend analysis, and the Cronabach $\alpha$ and Turkey HSD were also applied. The results of this study were summarized as follows. 1 The characteristics of consumer spatial behavior according to fashion trading area show significant difference in starling position, movement means, movement time, visit purpose and visit frequency. 2 The buying behavior of fashion items according to fashion trading area shows difference in fashion trading area shows difference in fashion trading area, store and buying behavior.

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방향성매매를 위한 지능형 매매시스템의 투자성과분석 (Analysis of Trading Performance on Intelligent Trading System for Directional Trading)

  • 최흥식;김선웅;박성철
    • 지능정보연구
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    • 제17권3호
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    • pp.187-201
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    • 2011
  • 방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

인터넷 검색트렌드와 기업의 주가 및 거래량과의 관계에 대한 연구 (A Study on the Relationship between Internet Search Trends and Company's Stock Price and Trading Volume)

  • 구평회;김민수
    • 한국전자거래학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.1-14
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    • 2015
  • 본 논문에서는 인터넷 검색 추세와 주식시장 사이에 어떤 관계가 있는지를 알아보고자 한다. 관심 기업의 정보를 얻기 위하여 투자자가 인터넷 검색엔진을 활용하고 이것이 실제 투자로 이어질 수 있다는 가정에서, 기업에 대한 검색량의 변화가 해당 기업의 주가 및 거래량 변동과 어떤 관계성이 있는지를 실제 데이터를 통해 분석하였다. 검색량의 변화를 기초로 한 검색트렌드 투자전략을 대기업 그룹과 중소기업 그룹에 적용하여, 두 그룹의 수익률 등락과 주식거래량에 대한 상관관계를 분석하였다. 7년(2007년~2013년)간의 데이터를 기초로 KOSPI와 KOSDAQ 모두에서 검색트렌드 투자전략이 시장의 평균 수익률 이상을 실현하고, 대기업보다는 중소기업에서 더 투자효과가 높다는 결과를 얻었다. 검색량과 주식거래량의 관계 또한 대기업보다는 중소기업이 더 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.

SOM을 이용한 인터넷 주식거래시장의 시장세분화 전략수립에 관한 연구 (Segmentation of the Internet Stock Trading Market Using Self Organizing Map)

  • 이건창;정남호
    • 한국경영과학회지
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    • 제27권3호
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    • pp.75-92
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    • 2002
  • This paper is concerned with proposing a new market strategy for the segmented markets of the Internet stock trading. Many companies are providing various services for customers. However, the internet stock trading market is glowing rapidly absorbing a wide variety of customers showing different tastes and demographic information, so that it is necessary for us to investigate specific strategy for the segmented markets. General strategy so far in the Internet stock trading market has been to lower transaction fee according to the market trend. As the advent of rapidly enlarging market, however, more specific strategies need to be suggested for the segmented markets. In this respect, this paper applied a self-organizing map (SOM) to 83 questionnaire data collected from the Internet stock trading market in Korea, and obtained meaningful results.

추세 반전형 패턴 인식을 이용한 주식 거래 (Trading Using Trend Reversal Pattern Recognition in the Korea Stock Market)

  • 권순창
    • 경영과학
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    • 제30권1호
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    • pp.43-58
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    • 2013
  • Although analysis of charts, which used in stock trading by distinguishing standardized patterns in the movements of stock prices, is simple and easy to use, there can be problems stemming from specific patterns being distinguished as a result of the subjective perspectives of analysts. In accordance with such problems, through the method of template pattern matching, 4 trend reversal patterns were designed and the fitness of the patterns were quantitatively measured. In cases when a stock is purchased when the template pattern fitness value is within a certain range and held for at least 20-days, the average return ratio was analyzed to be higher-with the difference being statistically significant-than the average return ratio attained from trading a stock according to the same method per the Efficient Market Hypothesis. From the results of stock trades of 2 domestic corporations to which the values of the 4 patterns had been applied based on the 4 strategies, it was possible to ascertain differences in the strategy- and pattern-dependent return ratios. Through this study, along with presenting the exceptions for the Efficient Market Hypothesis in stock trading, the fitness level of quantitative chart patterns was measured and the theoretical basis for application of such fitness level was proposed.

탄소배출권 거래제도 의제형성과정의 역동성 분석 (Dynamic Analysis on the Policy Agenda Setting Process of the CO2 Emissions Trading)

  • 이은규
    • 한국시스템다이내믹스연구
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    • 제10권2호
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    • pp.53-79
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    • 2009
  • The main purpose of this study is to find what steps are needed for a system for CO2 emissions trading to be formulated as government policy, using System Thinking approach. First, this paper analyzed Korean newspapers to consider the social issue regarding CO2 emissions trading. There were more articles related to international issues than domestic ones before 2008. This trend, however, became reversed from January 2008, which means that consideration of CO2 emissions trading has been discussed as a domestic social issue from 2008. Second, it analyzed speeches by former president Roh Moo-Hyun and current president Lee Myung-bak. In particularly, President Lee Myung-bak declared "Low Carbon and Green Growth" as a new growth engine and a Korea's vision of the future national development. Third, it examined which government agencies, including departments and committees, are pursuing policies regarding climate change, global warming, and CO2 emissions trading. Most policy has originated in the Ministry of Environment, although policy alternatives have been proposed in other agencies including the Ministry of Knowledge Economy. The study concludes that the political consideration has played a major role in the policy agenda-setting process of the CO2 emissions trading in Korea.

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Bitcoin Algorithm Trading using Genetic Programming

  • Monira Essa Aloud
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권7호
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    • pp.210-218
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    • 2023
  • The author presents a simple data-driven intraday technical indicator trading approach based on Genetic Programming (GP) for return forecasting in the Bitcoin market. We use five trend-following technical indicators as input to GP for developing trading rules. Using data on daily Bitcoin historical prices from January 2017 to February 2020, our principal results show that the combination of technical analysis indicators and Artificial Intelligence (AI) techniques, primarily GP, is a potential forecasting tool for Bitcoin prices, even outperforming the buy-and-hold strategy. Sensitivity analysis is employed to adjust the number and values of variables, activation functions, and fitness functions of the GP-based system to verify our approach's robustness.

패션 브랜드 지점 조사를 통한 구미시 상권 구조 및 패션 동향 분석 (Analysis of the Organization of Trading Area and Fashion Trend in Gumi based on the Observation of Fashion Brand Stores)

  • 정유진;김동인;박상진;정인희
    • 한국의류학회지
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    • 제29권3_4호
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    • pp.511-522
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    • 2005
  • The purpose of this study is to analyze the organization of trading area and fashion trend in Gumi based on the observation of fashion brand stores which had been undertaken on a regular basis from July 2001 through July 2004. Gumi has over 1,000 stores located in main trading streets, about $25\%$ of which was fashion retail stores. In July 2004, $64.6\%$ of them was selling branded products, and the number of unisex casual wear stores was the greatest, followed by women's casual wear stores, sportswear stores, and children's wear stores. On the main streets of Gumi, casual attires as well as casual wear stores can be easily observed because the population of eumi is young compared to that of other regions. Among casual wear brands, especially sensory, or trendy casual wear brands such like BNX, A6, Coax, Koolhaas, EXR, and Smex came into Gumi area in large numbers since fall of 2002. From the observation data, dynamic and systemic effects of economic state, population, seasonal elements, product characteristics, etc. on the organizations of trading area were identified.

R-Trader: 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템 (R-Trader: An Automatic Stock Trading System based on Reinforcement learning)

  • 이재원;김성동;이종우;채진석
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권11호
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    • pp.785-794
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    • 2002
  • 자동 주식 거래 시스템은 시장 추세의 예측, 투자 종목의 선정, 거래 전략 등 매우 다양한 최적화 문제를 통합적으로 해결할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 감독 학습 기법에 기반한 거래 시스템들은 이러한 최적화 요소들의 효과적인 결합에는 큰 비중을 두지 않았으며, 이로 인해 시스템의 궁극적인 성능에 한계를 보인다. 이 논문은 주가의 변동 과정이 마르코프 의사결정 프로세스(MDP: Markov Decision Process)라는 가정 하에, 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템인 R-Trader를 제안한다. 강화 학습은 예측과 거래 전략의 통합적 학습에 적합한 학습 방법이다. R-Trader는 널리 알려진 두 가지 강화 학습 알고리즘인 TB(Temporal-difference)와 Q 알고리즘을 사용하여 종목 선정과 기타 거래 인자의 최적화를 수행한다. 또한 기술 분석에 기반하여 시스템의 입력 속성을 설계하며, 가치도 함수의 근사를 위해 인공 신경망을 사용한다. 한국 주식 시장의 데이타를 사용한 실험을 통해 제안된 시스템이 시장 평균을 초과하는 수익을 달성할 수 있고, 수익률과 위험 관리의 두 가지 측면 모두에서 감독 학습에 기반한 거래 시스템에 비해 우수한 성능 보임을 확인한다.