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

  • 2023.11a
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  • Pages.599-600
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Optimized Technical Analysis Indicators and Genetic Algorithm-based Trading Strategies for the Korean Financial Market

한국 금융시장 특성에 최적화된 기술 분석 지표와 유전 알고리즘을 활용한 주식 거래 전략 개발

  • Tae-Hoon Lee (Dept. of Applied Mathematics, Pukyong National University) ;
  • Han-Beot Park (Dept. of Material Engineer and Science, Pukyong National University) ;
  • Hoon-Hee Kim (Dept. of Computer Science, Pukyong National University)
  • 이태훈 (부경대학교 응용수학과) ;
  • 박한벗 (부경대학교 재료공학전공) ;
  • 김훈희 (부경대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

본 연구는 한국 주식 시장인 KRX 데이터에 중점을 둔 투자 전략의 최적화를 목표로 하였다. 전통적인 기술 분석 방법은 투자자들의 경험에 의존하여 파라미터를 선택하였다. 하지만 이 연구에서는 기존의 경험에 기반한 파라미터 선택 대신 유전 알고리즘을 사용하여 파라미터를 최적화했다. 결과적으로, 이 전략은 상승장과 하락장 모두에서 buy-and-hold 전략보다 더 나은 성과를 보였다. 이는 기술 분석의 파라미터 최적화의 중요성을 강조하며, 더 효과적인 투자 전략 개발의 가능성을 보여준다.

Keywords

Acknowledgement

This work was supported by the Pukyong National University Research Fund in 2022(202212510001). This work was supported by the National Research Foundation of Korea(NRF) grant funded by the Korea government(MSIT)(RS-2023-00242528)