Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2020.11a
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  • Pages.751-754
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  • 2020
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Sparse Index Tracking Using Monte-Carlo Genetic Algorithm

몬테카를로 유전 알고리즘을 활용한 부분복제 지수 추종

  • 윤동진 (인하대학교 전기컴퓨터공학과) ;
  • 이주홍 (인하대학교 전기컴퓨터공학과) ;
  • 송재원 ((주)밸류파인더스)
  • Published : 2020.11.05
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Abstract

본 논문은 지수를 추종하기 위해 유전 알고리즘에 몬테카를로 샘플링을 추가한 방법을 제안한다. 몬테카를로 샘플링을 통해 효율적으로 축소된 탐색공간을 탐험하는 유전 알고리즘은 최적의 종목들을 선택한다. 제안된 방법을 KOSPI200 지수 추종에 대하여 실험하였다. 제안된 방법이 몬테카를로 샘플링을 사용하지 않는 유전 알고리즘에 비해 지수 추종 오차가 더 낮고 더 빠르게 수렴하는 것을 보여주었다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2019년도 정부(과학기술정보통신부) 의 재원으로 한국연구재단의 기초연구사업(과제번호: 2019R1F1A1062094)과 2019년도 중소벤처기업부의 기술개발사업 지원에 의한 연구임 [과제번호: S2796242]