• 한국IT서비스학회지
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• 제19권2호
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• pp.109-124
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• 2020

Facing the 4^th Industrial Revolution era, researches on artificial intelligence have become active and attempts have been made to apply machine learning in various fields. In the field of finance, Robo Advisor service, which analyze the market, make investment decisions and allocate assets instead of people, are rapidly expanding. The stock price prediction using the machine learning that has been carried out to date is mainly based on the prediction of the market index such as KOSPI, and utilizes technical data that is fundamental index or price derivative index using financial statement. However, most researches have proceeded without any explicit verification of the prediction rate of the learning data. In this study, we conducted an experiment to determine the degree of market prediction ability of basic indicators, technical indicators, and system risk indicators (AR) used in stock price prediction. First, we set the core parameters for each financial indicator and define the objective function reflecting the return and volatility. Then, an experiment was performed to extract the sample from the distribution of each parameter by the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method and to find the optimum value to maximize the objective function. Since Robo Advisor is a commodity that trades financial instruments such as stocks and funds, it can not be utilized only by forecasting the market index. The sample for this experiment is data of 17 years of 1,500 stocks that have been listed in Korea for more than 5 years after listing. As a result of the experiment, it was possible to establish a meaningful trading strategy that exceeds the market return. This study can be utilized as a basis for the development of Robo Advisor products in that it includes a large proportion of listed stocks in Korea, rather than an experiment on a single index, and verifies market predictability of various financial indicators.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.605-613
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• 2020

In unfrictionless markets, one measure of asset pricing is its height of friction. This study develops a three-factor model by loosening the assumptions about stocks without friction, without risk, and perfectly liquid. Friction is used as an indicator of transaction costs to be included in the model as a variable that will reduce individual profits. This approach is used to estimate return, beta and other variable for firms listed on the Indonesian Stock Exchange (IDX). To test the efficacy of friction-adjusted three-factor model, we use intraday data from July 2016 to October 2018. The sample includes all listed firms; intraday data chosen purposively from regular market are sorted by capitalization, which represents each tick size from the biggest to smallest. We run 3,065,835 intraday data of asking price, bid price, and trading price to get proportional quoted half-spread and proportional effective half-spread. We find evidence of adjusted friction on the three-factor model. High/low trading friction will cause a significant/insignificant return difference before and after adjustment. The difference in average beta that reflects market risk is able to explain the existence of trading friction, while the difference between SMB and HML in all observation periods cannot explain returns and the existence of trading friction.

• 대한수학회보
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• 제48권4호
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• pp.737-757
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• 2011

This work is concerned with an optimal selling rule for a large position of stock in a market. Selling a large block of stock in a short period typically depresses the market, which would result in a poor filling price. In addition, the large selling intensity makes the regime more likely to be poor state in the market. In this paper, regime switching and depressing terms associated with selling intensity are considered on a set of geometric Brownian models to capture movements of underlying asset. We also consider the liquidation strategy to sell much smaller number of shares in a long period. The goal is to maximize the overall return under state constraints. The corresponding value function with the selling strategy is shown to be a unique viscosity solution to the associated HJB equations. Optimal liquidation rules are characterized by a finite difference method. A numerical example is given to illustrate the result.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 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.

• 재무관리연구
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• 제15권2호
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• pp.369-399
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• 1998

주가가 과연 예측가능한가의 여부는 이론적으로나 실무적으로 매우 중요한 의미를 가져 이 부분에 대해 많은 연구가 이루어져 왔으나 많은 기존연구들은 주가가 예측 가능하다는 결론을 얻지 못하고 있으며, 예측 가능하다는 연구에서도 예측력이 크지 않게 나타나고 있다. 이러한 실증결과는 실증모형의 선택이 적절하지 못한데서 나타날 수 있다는 가능성을 배제할 수 없다. 기존연구들이 실증분석에서 선형모형을 사용했는데, 선형모형으로는 주가의 예측가능성을 정확히 검증하기 어려운 현실적 요인들이 존재할 수 있다. 증권시장에는 시장실패를 방지하기 위한 규제나 제도 및 시장의 불완전성으로 인해 주가움직임에 선형모형으로 추정하기 어려운 특이패턴이 발생할 수 있기 때문이다. 이 논문에서는 이러한 특이패턴이 존재한다는 가능성을 전제로 비모수적 모형, 그 중에서도 인공신경망모형을 이용하여 주가예측 가능성을 재검증해 보고자 한다. 특히 인공신경망모형을 이용한 예측성과를 동일한 구조를 가지는 선형모형의 성과와 비교함으로써 특이패턴의 고려가 주가예측에 어떤 개선을 제공할 수 있는지를 검증해 보고자 한다. 분석결과를 요약하면, 인공신경망모형이 예측력을 가질 수 있으며, 특히 유사한 구조를 가지는 선형모형보다 우월한 성과를 제공할 수 있다는 가능성을 발견하였다. 이는 선형모형으로 추정하기 어려운 특이패턴이 주가움직임에 존재하며, 따라서 이러한 패턴을 반영할 수 있는 인공신경망모형이 주가예측에 유용하게 사용될 수 있다는 것을 보이는 결과라 볼 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.237-247
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• 2016

본 연구는 ISMS인증 취득 후 기업의 성과를 측정하여 기업에게 어떤 영향을 미치는지를 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서는 사건연구방법론을 사용하였으며, 기업성과 중에서 기업의 가치에 대한 변화를 측정하기 위해 주가 정보를 활용하여 특정한 사건이 기업의 가치에 미치는 영향에 대해 초과수익률을 통해 분석하였다. ISMS 인증을 취득한 기업을 대상으로 ISMS 인증 취득 후에 초과수익률이 발생한 정도에 대한 분석을 시도하였으며, 나아가 초과수익률을 3가지 상태인 증가, 유지, 감소로 분류하였으며, 집단별로 군집분석을 하였다. 본 연구의 결과는 ISMS 인증 성과에 대한 정량적 측정이 가능할 수 있고, 이를 통해 정보 보호에 대한 체계적인 활동을 요구할 수 있으며, 나아가 기업의 정보보호 활동을 하는데 있어 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.36-46
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• 2019

주식시장이 효율적이라면 아무리 잘 고안된 투자전략이라도 시장의 평균 수익을 장기적으로 초과하는 것은 어렵다. 본 연구의 목적은 일부 시장 참여자들 사이에 회자되고 있는 호가잔량 정보효과를 이용하여 장기적으로 높은 수익을 얻을 수 있는지를 실증 분석하는데 있다. 이를 위하여 호가잔량정보를 이용하는 데이트레이딩 전략을 제안하고, 2001년부터 2018년까지의 코스피200 주가지수선물시장에 적용하여 과연 꾸준하게 돈을 벌 수 있는지를 분석하였다. 구체적으로 매수강도지수가 50% 이상이면 가격이 상승할 것으로 예상하고, 반대로 매수강도지수가 50% 미만이면 가격이 하락할 것으로 예상하여 각각 매수포지션과 매도포지션을 진입하여 수익성을 검증하였다. 실증분석 결과는 거래에 수반되는 거래비용을 제하고도 연 평균 71% 이상의 매우 높은 수익을 보여주고 있다. 발생된 수익 역시 분석 기간 전체에서 장기적, 안정적으로 나타나고 있음을 밝혔다. 유전자알고리즘을 이용하여 제안된 투자전략의 수익성을 개선함으로서, 호가잔량정보를 이용하는 투자자들에게 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• East Asian Economic Review
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• 제20권4호
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• pp.469-491
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• 2016

In this paper, we estimate the exchange rate exposure, indicating the effect of exchange rate movements on firm values, for a sample of 1,400 firms in seven East Asian countries. The exposure estimates based on various exchange rate variables, return horizons and a control variable are compared. A key result from our analysis is that the long term effect of exchange rate movements on firm values is greater than the short term effect. And we find very similar results from using other exchange rate variables such as the U.S. dollar exchange rate, etc. Second, we add exchange rate volatility as a control variable and find that the extent of exposure is not much changed. Third, we examine the changes in exposure to exchange rate volatility with an increase in return horizon. Consequently the ratio of firms with significant exposures increases with the return horizons. Interestingly, the increase of exposure with the return horizons is faster for exposure to volatility than for exposure to exchange rate itself. Taken as a whole, our findings suggest that the socalled "exposure puzzle" may be a matter of the methodology used to measure exposure.

• 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.