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.
WASP which is used to plan generation expansion has disadvantages that can't manage environmental factors and regional supply-demand planning. But with the effectuation of the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) and Kyoto Protocol, it is expected that reducing greenhouse gases affects power system in its long-term generation expansion planning. Therefore national countermeasures is needed. This paper formulates a mathematical model considering CO2 emission constraints and Emission Trading that will be enforced. This model is based on the ORIRES which was made by ESI, Russia and manages generation expansion planning. And this mathematical model is verified by studying a case system.
Level II AFDA and Level III MCS reliability models are applied to analyze the stability of armor units on trading and coastal harbors in Korea. Hudson's formula and Van der Meer's formula are used in this reliability analysis. Also, probability density functions of reliability index and probability of failure are derived by the additional analysis. In addition, the partial safety factors of all harbors related to armor units can be straightforwardly evaluated by the inverse-reliability method. The upper and lower limits and average level of partial safety factors can be statistically investigated with the results of all cases applied in this paper. Therefore, it may be possible to design armor units of new breakwaters including the uncertainty of random variable and target level by using the present results.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제9권3호
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pp.13-30
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2002
ebXML (Electronic Business using extensible Markup language), sponsored by UN/CEFACT and OASIS, is a modular suite of specifications that enables enterprises of any size and in any geographical location to conduct business over the Internet. Using ebXML, companies now have a standard method to exchange business messages, conduct trading relationships, communicate data In common terms and define and resistor business processes. It is the mission of ebXML that provides an open XML-based infrastructure enabling the global use of electronic business information in an interoperable, secure and consistent manner by all parties for creating a single e1ectronic electronic market. This paper briefly overviews the concept of core component, context, assembly rule and context rule. Then, It designs by standard specifications of ebXML core component commonly used in an industry and among industries, and assembles business messages by using XML schema. Therefore, it suggests the mechanism which effectively exchanges business messages among the trading partners. This paper designs core component by using only three business messages of retail industry : orders, dispatch report, sales report.
In the last decade, the issue of supply chain management(SCM) has emerged as a significant topic in the logistics literature in the developed countries. Also recently the concept of SCM has generated considerable interest in korean firms. However, there has been little systematic analysis of the experience of those companies that have used such SCM philosophy. This paper studies introduction and Application of Korean Trading Companies using SCM philosophy. This study forcuses on how Korean firms can use the SCM by reinforcing their logistics systems. The objectives of this paper are. 1. To develop an understanding of the forces that have created an interest in SCM. 2. To examine the obstacles encountered in implementing SCM. 3. To suggest the impact of the use of SCM and the directions for institutional Development.
Although awareness of the need to respond to climate change is expanding, various controversies are being raised about the EU's Carbon Border Adjustment Mechanism (CBAM). The EU has announced that they will implement CBAM as responding to climate change and preventing carbon leakage. However, the questions are raised as to whether it is actually effective in preventing carbon leakage. Above all, CBAM has its own contradictions, thus it could not be easy to implement. This is because the possibility of violation of the WTO principles is high and there are many issues in implementation. Emission Trading System (ETS) based on CBAM differs by country, and international linkage is not easy in that ETS is not a widely used system worldwide. The EU's CBAM is highly likely to be used as a trade restrictive tool, and is inevitably subject to trade disputes in that it imposes additional tariffs. The unilateral implementation of CBAM should be restrained unless support from the international community and consideration for developing countries are not taken into account.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
본 연구에서는 1998년 7월부터 2001년 6월까지의 KOSPI 200 주가지수선물시장을 대상으로 가격발견기능의 특성에 관한 세 가지 가설을 검증하였다. 먼저 현물시장의 공매제약으로 인한 가격발견기능의 변화 여부를 검증하기 위한 '가격발견기능은 상승장보다 하락장에서 강하게 나타난다. '는 가설은 상승장보다 하락장에서 선도시간이 더 길게 보고되었고 이는 예상대로 현물시장의 공매제약으로 인한 하락장에서의 정보 실현의 난점으로 인하여 하락장에서의 가격발견기능이 더 크게 나타나는 것을 알 수 있었다. 다음으로 주식시장의 빈번하지 않은 거래 효과가 가격발견기능에 미치는 영향을 살펴본 '현물시장의 거래량의 증가로 인하여 가격발견기능은 감소한다' 는 가설은 현물시장이 거래량이 많은 경우보다 적은 경우에 선물시장의 가격발견기능이 크게 나타났다. 현물시장의 거래량이 미약할 때 빈번하지 않은 거래효과로 인하여 주가지수를 구성하는 종목들이 시장에 새로 진입한 정보를 빠르게 소화하지 못하여 현물 시장에 대한 선물시장의 가격발견기능이 더 크게 나타나는 것을 알 수 있다. 마지막으로 차익거래가 가격발견기능에 대한 영향을 간접적으로 살펴보기 위한 '만기일의 가격발견기능은 만기일전과 다르다' 는 가설은 만기일과 만기일전의 가격발견기능에는 특정한 차이가 없음을 밝혀냈다.
본 연구에서는 그래디언트 부스팅 기계학습과 유전 알고리즘을 이용하여 일별 주식 포트폴리오를 동적으로 구성하는 시스템을 구축하고 트레이딩 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이를 위해 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들의 가격 데이터 및 투자자별 거래정보를 포함한 다양한 데이터를 수집하고, 전처리 과정과 변수가공을 통해 학습-예측에 이용될 변수들을 생성하였다. 첫 번째 실험에서는 예측정확도와 정밀도, 재현율 및 F1 점수 등 네 가지 지표를 활용하여 그래디언트 부스팅 기법들(XGBoost, LightGBM, CatBoost)의 성능을 비교 평가하였다. 두 번째 실험에서는 전 단계에서 선택된 LightGBM과 유전 알고리즘을 적용하여 상장 종목들의 일별 수익 여부를 학습-예측하였다. 그리고 예측된 수익 발생확률을 바탕으로 종목을 선별하여 트레이딩 시뮬레이션을 시행하고, CAGR, MDD, 사프지수 및 변동성 측면에서 코스피, 코스닥 지수와의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과, 제안된 전략들 모두 네 가지 성능평가 지표상에서 시장 평균을 넘어서는 것으로 나타났으며, 그래디언트 부스팅과 유전 알고리즘의 결합이 주식 가격 예측에 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.
Fama에 의하면 효율적 시장에서는 일시적으로 높은 수익을 얻을 수는 있지만 꾸준히 시장의 평균적인 수익을 초과하는 투자전략을 만드는 것은 불가능하다. 본 연구의 목적은 변동성의 장중 비대칭적 전이효과를 이용하는 변동성 매도전략을 기준으로 투자 성과를 추가적으로 개선하기 위하여 SVM을 활용하는 투자 전략을 제안하고 그 투자성과를 분석하고자 한다. 한국 시장에서 변동성의 비대칭적 전이효과는 미국 시장의 변동성이 상승한 날은 한국 시장의 아침 동시호가에 변동성 상승이 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락한 날은 한국 시장의 변동성이 아침 동시호가에서 뿐만 아니라 장 마감까지 계속해서 하락하는 이상현상을 말한다. 분석 자료는 2008년부터 2018년까지의 S&P 500, VIX, KOSPI 200, V-KOSPI 200 등의 일별 시가지수와 종가지수이다. 11년 동안의 분석 결과, 미국 시장의 변동성이 상승으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가 변동성에 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가뿐만 아니라 오후 장 마감까지도 계속해서 유의적으로 영향을 미치고 있다. 시장이 효율적이라면 미국 시장의 전일 변동성 변화는 한국 시장의 아침 동시호가에 모두 반영되고 동시호가 이후에는 추가적인 영향력이 없어야 한다. 이러한 변동성의 장중 비정상적 전이 패턴을 이용하는 변동성 매도전략을 제안하였다. 미국 시장의 전날 변동성이 하락한 경우 한국 시장에서 아침 동시호가에 변동성을 매도하고 장 마감시에 포지션을 청산하는 변동성 데이트레이딩전략을 분석하였다. 연수익률은 120%, 위험지표인 MDD는 -41%, 위험과 수익을 고려한 성과지수인 Sharpe ratio는 0.27을 기록하고 있다. SVM 알고리즘을 이용해 변동성 데이트레이딩전략의 성과 개선을 시도하였다. 2008년부터 2014년까지의 입력자료를 이용하여 V-KOSPI 200 변동성지수의 시가-종가 변동 방향을 예측하고, 시가-종가 변동율이(-)로 예측되는 경우에만 변동성 매도포지션을 진입하였다. 거래비용을 고려하면 2015년부터 2018년까지 테스트기간의 연평균수익률은 123%로 기준 전략 69%보다 크게 높아지고, 위험지표인 MDD도 -41%에서 -29%로 낮아져, Sharpe ratio가 0.32로 개선되고 있다. 연도별로도 모두 수익을 기록하면서 안정적 수익구조를 보여주고 있고, 2015년을 제외하고는 투자 성과가 개선되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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