• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.510-513
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• 2008

As number of cyber traders are growing, the uses of technical analyzing indicators in trading increase as well. Parabolic SAR, which indicates changes of trend in the market, is one of the most used indicators by cyber traders. Especially when a market shows a specific trend, it is very useful. However, this indicator often gives late signals and shows less trustful ones in a stable market. This paper proposes a method that give more conservative signals by a composition of Parabolic SAR and Moving Average. The experiment will compare the earning rates of using only Parabolic SAR strategy and of using a composition strategy of Parabolic SAR and Moving Average.

• 토지주택연구
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• 제14권4호
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• pp.39-46
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• 2023

본 연구에서는 'KRX건설 주가지수'와 '건설업 기업경기실사지수' 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 공표된 주가지수를 '추세요소'와 '잡음거래요소'로 분해하여 '주가지수 추세요소'와 '건설업BSI' 간의 관계, '주가지수 잡음거래요소'와 '건설업BSI' 간의 관계에 대해서 분석하였다는 측면에서 기존연구들과 차별을 두었다. Granger 인과관계 검정 결과에서는 '공표된 KRX건설', '추세요소', '잡음거래요소' 모두 '건설업BSI'에 대해 단방향의 Granger 인과관계가 존재함을 보였다. 즉, 추세요소는 건설업BSI를 선행하는 것으로 나타났으며, 주식시장의 일시적 심리적 요소, 과잉 반응 등에 의해 생성되는 '잡음거래요소'도 '건설업BSI'에 대해 선행관계에 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과와 같이 건설업 주가지수의 움직임이 건설업 경영자들의 기대심리에 선행한다는 연구결과는 건설업 경영자들의 투자의욕에 주식시장의 움직임이 영향을 준다는 함의를 제시하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.580-587
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• 2004

본 논문의 목적은 주가지수 선물시장에서 선물의 가격과 거래량간 관계를 분석하는 것이다. 이를 위하여 선물수익률과 거래량 변화율을 이용하여 거래량과 선물가격간의 관계를 분석하였다. 거래량 변화율과 선물수익률간의 관계를 검증하기에 앞서 각각의 시계열에 대한 안정성 검증을 실시한 결과, 거래량 변화율과 선물수익률은 모두 안정적인 시계열인 것으로 나타났다. VAR모형을 이용한 선물수익률과 거래량 변화율간 관계에 대한 분석결과, 기간별 분석결과에서는 전체기간에서 주가지수 선물수익률이 거래량 변화율을 -3차에서 강하게 선도하는 것으로 나타났으며, 선물시장의 추세에 따른 분석결과는 선물가격의 상승시에는 거래량 변화율이 선물수익률을 선도하는 반면, 선물가격이 하락하는 경우는 선물수익률이 거래량을 선도하는 것으로 나타나고 있다. 또한, 상승기에 거래량변화율이 선물수익률을 선도하는 정도보다는 하락기에 선물수익률이 거래량 변화율을 선도하는 계수의 크기가 크게 나타나고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.207-212
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• 2004

본 논문은 주식 매매 시스템을 위한 강화 학습 구조를 제시한다. 매매 시스템에 사용되는 매개변수들은 Q-학습 알고리즘에 의하여 최적화되고, 인공 신경망이 값의 근사치를 구하기 위하여 활용된다 이 구조에서는 서로 유기적으로 협업하는 다중 에이전트를 이용하여 전역적인 추세 예측과 부분적인 매매 전략을 통합하여 개선된 매매 성능을 가능하게 한다. 에이전트들은 서로 통신하여 훈련 에피소드와 학습된 정책을 서로 공유하는데, 이 때 전통적인 Q-학습의 모든 골격을 유지한다. 실험을 통하여, KOSPI 200에서는 제안된 구조에 기반 한 매매 시스템을 통하여 시장 평균 수익률을 상회하며 동시에 상당한 이익을 창출하는 것을 확인하였다. 게다가 위험 관리의 측면에서도 본 시스템은 교사 학습(supervised teaming)에 의하여 훈련된 시스템에 비하여 더 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.94-103
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• 2021

본 연구의 목적은 비트코인 선물의 투자 전략으로 기술적 거래 규칙들을 제안하고, 실증 분석을 통해 투자 성과를 분석하는 것이다. 투자 전략은 표준적인 거래 전략인 VMA, TRB, FR, MACD, RSI, BB 등이며, 2017년 12월 18일부터 2021년 3월 31일까지의 비트코인 선물 일별 자료를 이용하였다. 실증 분석 결과, 추세 추종형 거래 규칙들 모두 비교전략인 Buy & Hold 보다 투자 성과가 높게 나타났다. 코스피200 주가지수 선물과의 비교에서는 비트코인 선물 투자 성과가 높게 나타났다. 특히, 비트코인 선물의 투자 성과는 하방 위험을 반영하는 Sortino Ratio에서 큰 폭으로 증가하였다. 본 연구는 비트코인 선물의 표준적인 기술적 거래 규칙들의 투자 성과를 체계적으로 분석한 첫 시도라는 점에서 학술적 의미를 찾을 수 있다. 향후 연구에서는 비트코인 선물의 가격 예측을 위한 딥러닝 모형이나 기계학습 모형의 활용을 통해 투자 성과를 개선할 필요가 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.152-159
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• 2023

This study endeavors to enrich investment prospects in cryptocurrency by establishing a rationale for investment decisions. The primary objective involves evaluating the predictability of four prominent cryptocurrencies - Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and EOS - and scrutinizing the efficacy of trading strategies developed based on the prediction model. To identify the most effective prediction model for each cryptocurrency annually, we employed three methodologies - AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), and Prophet - representing traditional statistics and artificial intelligence. These methods were applied across diverse periods and time intervals. The result suggested that Prophet trained on the previous 28 days' price history at 15-minute intervals generally yielded the highest performance. The results were validated through a random selection of 100 days (20 target dates per year) spanning from January 1st, 2018, to December 31st, 2022. The trading strategies were formulated based on the optimal-performing prediction model, grounded in the simple principle of assigning greater weight to more predictable assets. When the forecasting model indicates an upward trend, it is recommended to acquire the cryptocurrency with the investment amount determined by its performance. Experimental results consistently demonstrated that the proposed trading strategy yields higher returns compared to an equal portfolio employing a buy-and-hold strategy. The cryptocurrency trading model introduced in this paper carries two significant implications. Firstly, it facilitates the evolution of cryptocurrencies from speculative assets to investment instruments. Secondly, it plays a crucial role in advancing deep learning-based investment strategies by providing sound evidence for portfolio allocation. This addresses the black box issue, a notable weakness in deep learning, offering increased transparency to the model.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권7호
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• pp.27-34
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• 2020

The study investigates herding behavior in cryptocurrencies in different situations. This study employs daily returns of major cryptocurrencies listed in CCI30 index and sub-major cryptocurrencies and major stock returns listed in Dow-Jones Industrial Average Index, from 2015 to 2018. Quantile regression method is employed to test the herding effect in market asymmetries, inter-dependency and intra-dependency cases. Findings confirm the presence of herding in cryptocurrency in upper quantiles in bullish and high volatility periods because of overexcitement among investors, which lead to high volume trading. Major cryptocurrencies cause herding in sub-major cryptocurrencies, but it is a unidirectional relation. However, no intra-dependency effect among cryptocurrencies and equity market is observed. Results indicate that in the CKK model herding exists at upper quantile in market that may be due when the market is moving fast, continuously trading, and bullish trend are prevailing. Further analysis confirms this narrative as, at upper quantile, the beta of bullish regime is negative and significant, meaning the main source of market herding is a bullish trend in investment, which increases market turbulence and gives investors opportunity to herd. Also, we found that herding in cryptocurrencies exits in high volatility periods, but this herding mostly depends on market activity, not market movement.

• East Asian Economic Review
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• 제17권3호
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• pp.281-310
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• 2013

The aim of this paper is to estimate the degree of RMB misalignment from its equilibrium exchange rate by applying the Behavioral Equilibrium Exchange Rate (BEER) approach. We employ monthly data with reference to China's top 20 trading partners covering the period of 1997 to 2012. We find that the RMB was slightly overvalued before 2001 and significantly undervalued by up to 20 per cent in the end of 2006. There is evidence showing that the RMB approached to its equilibrium level from 2007 to 2008. However, the global financial crisis interrupted the trend of declining misalignment of RMB exchange rate. The RMB's total misalignment increased to around 25 per cent in the mid-2011 mainly because the RMB was re-pegged to the US dollar and some currencies of China's main trading partners depreciated during the period of crisis. More recently, the degree of RMB misalignment slightly declined since 2012 when the RMB proceeded to appreciate and China's ratio of current account surplus to GDP dropped considerably. Our findings prove that there is a trend of the RMB approaching to its equilibrium exchange rate since 2007 except for the period of crisis.

• 산업융합연구
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• 제20권6호
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• pp.135-140
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• 2022

국내증시는 1992년 1월 자본시장이 개방되고, 외국 자본의 비율이 꾸준히 증가하여 2022년 현재 국내 시장의 30%를 차지하고 있다. 따라서 국내 증시는 국내의 이슈보다는 외국의 이슈에 더 많은 영향을 받고 있다. 외국자본의 매매 동향은 환율변동과 유사한 흐름을 보이고 있다. 환율이 외국자본의 매매에 미치는 영향을 피어슨 상관관계를 이용하여 분석하고, 환율변동에 따른 투자전략을 마련하고 거시경제지표 중 하나인 환율의 변동을 미리 예측하여 선제적으로 주식투자에 활용할 수 있다면 높은 수익률을 기대할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 환율과 외국자본의 매매 패턴을 비교 분석하여 국내증시 전반에 영향을 미치는 중요한 요인인 환율에 따른 외국인 변수를 예측하여 매수와 매매의 타이밍을 판단하여 투자에 도움을 주기 위해 본 연구를 진행하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1-8
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• 2014

클라우드 컴퓨팅은 정보의 다양성과 빅데이터를 IT자원을 이용하여 처리할 수 있는 컴퓨팅 개념이다. 정부는 신재생에너지를 활용한 전력생산을 장려하기 위해 RPS를 시행하였고 시스템을 구축하여 지리적으로 분산되어 있는 빅데이터를 수집하여 운영하고 있다. RPS제도를 이행하는 발전사업자들은 의무할당량 중 REC 부족분을 타 발전사업자들로부터 REC를 구매하여 조달해야 한다. REC는 자율시장에 근거하여 거래되고 있고, 매매가격의 편차가 크기 때문에 RPS 빅데이터를 통해 형평성있는 REC가격을 예측할 필요가 있다. 본 연구에서는 부정확한 가격추이와 규칙을 정량적으로 표현하여, 클라우드 환경에서 퍼지기반으로 REC가격을 예측하는 방법을 제안한다. 클라우드 환경에서 RPS 빅데이터를 통한 상호연관성과 가격결정에 영향을 주는 변수들에 대한 분석이 가능하고 시뮬레이션을 통해 REC 가격을 예측할 수 있다. 클라우드 환경에서 퍼지로직은 매물수량과 매매가격을 이용하여 투명성있는 REC 가격을 예측하고 장기적으로 수렴된 가격을 제시할 것이다.