기존의 알고리즘 트레이딩 시스템에서는 투자전략을 금융사가 제공하는 프로그램밍 언어와 API들을 사용하여 사용자가 직접 프로그래밍 하여야 했기에 일반 투자자들이 사용하기에는 많은 어려움이 있어왔다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 프로그래밍에 대한 지식이 없어도 손쉽게 자신의 투자전략을 사용자 인터페이스를 통하여 제시하면 이를 통하여 알고리즘이 형성되어 시스템 트레이딩이 수행되도록 하는 사용자 친화적인 트레이딩 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 시스템은 금융회사의 서버와 주식 정보를 송수신하고 매매를 수행하는 서버 부분과 투자전략을 설정하기 위한 보조지표들로 이루어진 사용자 인터페이스, 이를 기반으로 알고리즘이 생성되는 부분 등으로 구성되어진 클라이언트로 구성되어진다. 제안된 시스템은 모의 투자 실행을 통하여 사용자가 설정한 투자전략에 따라 설정된 알고리즘에 의하여 자동으로 매매가 이루어짐을 통하여 성능을 검증하였다.
주식시장에서 트레이딩 시스템(trading system)은 투자 위험을 줄이면서 수익을 극대화하기 위해 일정한 규칙을 컴퓨터에 적용하여 기계적으로 거래를 실행하는 자동매매시스템이다. 그러나 단일 자산을 거래 대상으로 하는 트레이딩 시스템 개발은 그 자산의 움직임에 의해 수익 구조가 결정되는 문제점을 가지고 있기 때문에 위험을 초래할 우려가 존재한다. 따라서 두 자산 간 상대적 가치를 활용하여 한 자산의 위험 발생 시 다른 자산의 거래를 통해 안정적인 수익을 창출할 수 있는 트레이딩 시스템 개발에 대해 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 두 개의 주가지수 선물 간의 상대적 가치를 이용한 규칙기반 트레이딩 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 차익거래 전략 시 활용되는 두 자산의 가격비율을 기반으로 기술적 지표(technical indicator)들을 생성하고, 데이터 마이닝 기법인 러프 집합 분석을 이용하여 거래규칙을 생성하였다. 생성된 거래규칙의 유용성을 확인하기 위해 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방법을 사용하여 거래 시뮬레이션을 적용하였으며, KOSPI 200 지수선물과 S&P 500 지수선물을 분석 대상으로 선정하여 성과를 측정하였다. 실험 결과, 제안한 시스템이 시장의 흐름과 상관없이 절대적인 수익을 발생하는 것을 확인 할 수 있었다.
Competition among electric generation companies is a major goal of restructuring in the electricity industry, The trading system in an electricity market has been one of the most important issues in deregulated electricity market. This paper deals with comparisons of the major two types of the trading system: compulsory pool market and bilateral contract market. The two trading systems are compared quantitatively from the viewpoint of consumer's surplus and social welfare, This paper, also, proposes a unified model of Cournot and Bertrand for analyzing the mixed trading system of pool market and bilateral contract market. Nash equilibrium of the unified model is derived by criteria for participating in bilateral contract market. Numerical results from a sample case show that a mixed trading system of pool market and price-competitive bilateral market is beneficial to consumer from the view points of consumer's surplus.
This study has aimed to compare an emission trading system (ETS) in the EU and Japan that introduced the scheme prior to Korea and provided the latter with a benchmarking model. Especially, the EU has a reputation for its well-organized and evolving system, and Japan has also successfully established the system despite its similar condition with Korea, such as an industrial structure and the degree of energy dependence. However, there are noticeable differences between the EU and Japan in their ETS. Whereas Japan has focused on securing certifications in CDM as the implementation of Kyoto protocol, EU has shown a tendency to transform the trading market from a parallel structure of EUA and CER transaction to only the EUA transaction after ending of 1st commitment period of the Kyoto Protocol. Since the differences were mainly caused by not only in a design of the system but also in internal governance and their national circumstance, it is meaningful to analyse the Korean case with a similar framework. This study may contribute to designing an appropriate system for emission trading in Korea through the comparison of the EU and Japanese case.
The emission trading system implemented in Korea is a system in which the government allocates or sells emission rights by setting the emission allowable amount to economic players subject to the emission trading system, allowing companies to freely trade shortfall or extra money through the emission trading market. Korea also had implemented its first emission trading system scheme period of time from 2015 to 2017. As a result of the first planning period in which total of seven Korean airlines were targeted, the emission amount was about 5.51 million KAU, while the quota amount was only about 4.85 million KAU, about 116% of the actual quota was emitted and Domestic airlines have incurred additional costs of about 10.7 billion won. Due to ICAO's implementation of CORSIA, the airlines are expected to have to shoulder additional costs because purchasing exceed quota will be increased in order to offset excess emissions not only on domestic but also on international routes. Thus, this paper had analyzed the characteristics of the carbon trading system of air transport industry and suggested a mix of regulatory policies as an improvement method.
본 논문에서는 현재 사이버 상에 존재하는 게임 아이템 거래 시스템과 그에 따른 문제점들을 분석하여, 온라인 게임 아이템의 안전한 거래가 가능한 전자 거래 시스템을 제안한다. 제안 시스템에서 게임 서버는 아이템 인증서를 사용자에게 발급하여, 서로 다른 온라인 게임간 아이템의 교환 및 거래를 가능하도록 한다. 또한 시스템의 문제 발생시 아이템의 복구를 가능하게 한다. 제안 시스템은 거래자들에게 신뢰할 수 있는 안전한 거래 방식을 제공하며, 거래 과정에서 어떤 오프라인 상의 작업도 필요로 하지 않는다.
This paper is to give some hints to solve the problems of the Korean The third Market suffering from the extreme shortage of the liquidity. To solve that problem, this paper mainly compare the liquidity indices of the Third Market with that of the Japanese third market, that is Mothers. The main liqudity indices of the Mothers shows better than that of the Korean Third Market redardless of the small numbers of the listed Firms. The main differences in the liquidity levels between two markets is to caused by the trading system. The Korean Third Market has been adapting the one-to-one trading system which most stock markets of the world gave up that system owing to the inefficiency. This paper shows the proper trading system for the Third Market is competitve trading system partialy combined with the market maker system beacause of the small firm characterristics.
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.
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.
Purpose This study proposes a novel system trading model using case-based reasoning (CBR) based on absolute similarity threshold. The proposed model is designed to optimize the absolute similarity threshold, feature selection, and instance selection of CBR by using genetic algorithm (GA). With these mechanisms, it enables us to yield higher returns from stock market trading. Design/Methodology/Approach The proposed CBR model uses the absolute similarity threshold varying from 0 to 1, which serves as a criterion for selecting appropriate neighbors in the nearest neighbor (NN) algorithm. Since it determines the nearest neighbors on an absolute basis, it fails to select the appropriate neighbors from time to time. In system trading, it is interpreted as the signal of 'hold'. That is, the system trading model proposed in this study makes trading decisions such as 'buy' or 'sell' only if the model produces a clear signal for stock market prediction. Also, in order to improve the prediction accuracy and the rate of return, the proposed model adopts optimal feature selection and instance selection, which are known to be very effective in enhancing the performance of CBR. To validate the usefulness of the proposed model, we applied it to the index trading of KOSPI200 from 2009 to 2016. Findings Experimental results showed that the proposed model with optimal feature or instance selection could yield higher returns compared to the benchmark as well as the various comparison models (including logistic regression, multiple discriminant analysis, artificial neural network, support vector machine, and traditional CBR). In particular, the proposed model with optimal instance selection showed the best rate of return among all the models. This implies that the application of CBR with the absolute similarity threshold as well as the optimal instance selection may be effective in system trading from the perspective of returns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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