Case-based reasoning (CBR) is a reasoning technique that reuses past cases to find a solution to the new problem. It often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. It has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing for the reason. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still a challenging issue. Most of the previous studies on CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. According to some of the prior research, however, finding the optimal k parameter for the k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial for improving the performance of the CBR system. In spite of the fact, there have been few attempts to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the novel approach to Korean stock market. Experimental results show that the GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for stock market prediction.
In this paper, we propose a method of predicting the next-day stock price fluctuations of 10 KOSDAQ-listed companies in 5G, autonomous driving, and electricity sectors by training SVM, XGBoost, and LightGBM models from macroeconomic·financial market indicators, technical indicators, social interest indicators, and daily positive indices extracted from online news. In the three experiments to find out the usefulness of social interest indicators and daily positive indices, the average accuracy improved when each indicator and index was added to the models. In addition, when feature selection was performed to analyze the superiority of the extracted features, the average importance ranking of the social interest indicator and daily positive index was 5.45 and 1.08, respectively, it showed higher importance than the macroeconomic financial market indicators and technical indicators. With the results of these experiments, we confirmed the effectiveness of the social interest indicators as alternative data and the daily positive index for predicting stock price fluctuation.
최근 분산 및 병렬 처리 기술 중 빠른 처리 속도를 제공하는 Apache Spark는 실시간 기능 및 머신러닝 기능을 제공하고 있다. 이러한 기능에 대한 공식 문서 가이드가 제공되고 있지만, 기능들을 융합하여 실시간으로 특정 값을 예측하는 방안은 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기능들을 융합하여 실시간으로 데이터의 값을 예측할 수 있는 연구를 진행했다. 전체적인 구성은 Python 프로그래밍 언어에서 제공하는 주가 데이터를 다운로드하여 수집한다. 그리고 머신러닝 기능을 통해 회귀분석의 모델을 생성하고, 실시간 스트리밍 기능을 머신러닝 기능과 융합하여 실시간으로 주가 데이터 중 조정종가를 예측한다.
The prediction of stock price index is a very difficult problem because of the complexity of the stock market data it data. It has been studied by a number of researchers since they strong1y affect other economic and financial parameters. The movement of stock price index has a series of change points due to the strategies of institutional investors. This study presents a two-stage forecasting model of stock price index using change-point detection and artificial neural networks. The basic concept of this proposed model is to obtain Intervals divided by change points, to identify them as change-point groups, and to use them in stock price index forecasting. First, the proposed model tries to detect successive change points in stock price index. Then, the model forecasts the change-point group with the backpropagation neural network (BPN). Fina1ly, the model forecasts the output with BPN. This study then examines the predictability of the integrated neural network model for stock price index forecasting using change-point detection.
For the reduction and efficient management of railway noise, first of all prediction of railway noise is necessarily requested, At home and abroad, many studies for prediction of railway nearby noise have been accomplished, But it is impossible to predict exactly for the Korean Railroad, because the acoustic power DB for each rolling stock used in Korea has not been builded yet. So in this study, acoustic power DB for each Korean rolling stock such as Samaeul, Mugungwha was builded according to the speed and rail support systems. Predicted results using accumulated acoustic power DB are compared with measured results and it is known that accumulated acoustic power DB can be used for more precise prediction of railway nearby noise.
본 연구는 기존의 k-평균 군집화를 활용한 2단계 k-평균 군집화 방법을 사용하여 한류콘텐츠 기업들의 주식가격을 예측함으로써 본 기법이 예측성능을 개선할 수 있음을 보이고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 2단계 k-평균 군집화의 알고리즘을 소개하고, 다양한 머신러닝 기법들과의 예측값 비교를 통하여 본 기법의 예측성능을 검증하였다. 본 기법은 기존의 k-평균 군집화로부터 얻어진 군집들 중에서 예측 대상에 근접한 군집을 추출하고 이 군집에 k-평군 군집화 방법을 다시 적용하여 실제 값에 보다 근접한 군집을 탐색하는 방식이다. 본 기법을 한류콘텐츠 기업들의 주가 시계열 자료에 적용한 결과, 다른 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제 주식가격에 근접한 예측값을 나타내어, 기존의 k-평균 군집화 방법보다 개선된 예측성능을 보였다. 또한, 본 기법은 상대적으로 적은 크기의 군집을 사용함에도 불구하고 비교적 안정적인 예측값을 나타내었다. 이에 따라, 2단계 k-평균 군집화 기법은 예측의 정확성과 안정성을 동시에 개선할 수 있으며, 소규모 자료에도 유용할 수 있는 새로운 군집화 방식을 제시했다고 볼 수 있다. 향후에는 본 기법을 발전시켜 대규모 자료에도 적용하는 방안을 검토하는 연구가 요구된다.
과거부터 주식시장의 주가 예측은 풀리지 않는 난제이다. 이를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만 정확한 가격을 예측하는 것은 불가능하다. 최근 분산 원장이라는 개념을 기술적으로 구현한 최초의 암호화폐인 비트코인을 시작으로 다양한 종류의 암호화폐가 개발되면서 암호화폐 시장이 형성되었고, 그 가격을 예측하기 위해 다양한 접근들이 시도되고 있다. 특히, 기존의 전통적인 주식시장에서의 주가 예측 기법들을 적용하려는 시도부터 딥러닝과 강화학습을 적용하려는 시도까지 다양하다. 하지만 암호화폐 시장은 기존 주식 시장에는 없던 여러 가지 새로운 특징을 가지는 시장으로서 전통적인 주식 시장 분석 기술뿐만 아니라 암호화폐 시장에 적합한 새로운 분석 기술에 관한 수요가 증가하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 우선 빗썸의 API를 통하여 7개의 암호화폐 가격 데이터를 수집 및 가공하였다. 이후, Data-Driven 방식의 지도학습 기반 기계학습 모델인 그래디언트 부스팅 모델을 채택하여 암호화폐 가격 데이터 변화를 학습하고, 검증단계에서 가장 최적의 모델 파라미터를 산출하고, 최종적으로 테스트 데이터를 활용하여 암호화폐 가격동향 예측 성능을 평가한다.
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.
은닉 마르코프 모델(hidden Markov model, HMM)은 은닉된 상태와 관찰 가능한 결과의 두 가지 요소로 이루어진 통계적 모형으로 확률론적 접근이 가능하고, 다양한 수학적인 구조를 가지고 있어 여러 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 특히 금융 분야의 시계열 데이터에 응용되어 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 HMM 이론을 국내 KOSPI200 주가지수와 더불어 NIKKEI225, HSI, S&P500, FTSE100과 같은 해외 주가지수 예측에 적용해 보고자 한다. 또한, 최근 인공지능 분야의 발전으로 인해 주식 가격 예측에 빈번하게 사용되는 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR) 결과와 어떤 차이가 있는지 비교하여 살펴보고자 한다.
주식이 오를지 내릴지를 예측하는 것은 주식의 불확실성으로 매우 어렵다. 인공지능 기술을 이용한 주가예측 방법에 대한 연구가 오랫동안 이루어져왔다. 최근에는 증권 회사에도 로봇 어드바이저라는 이름으로 인공지능 기술을 이용한 주식 매수/매도 추천 프로그램이 사용되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 머신러닝 기술을 이용한 매수/매도 추천 시스템을 개발하기 위하여 여러 가지 기술적 분석 방법의 결과를 활용하는 이 시스템의 핵심인 엔진을 설계한다. 또한 객체지향 분석 방법을 이용한 요구사항 분석 및 플로우차트, 화면 설계 등을 보여여줌으로써 효과적인 인공지능 머신러닝 기술을 이용한 매수/매도 추천 시스템의 소프트웨어 분석 및 설계 방법을 제시하고자 한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.