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TimeGAN을 활용한 트레이딩 알고리즘 선택

Trading Algorithm Selection Using Time-Series Generative Adversarial Networks

  • 이재윤 (인하대학교 전기컴퓨터공학과) ;
  • 이주홍 (인하대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 최범기 (인하대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 송재원 (밸류파인더스)
  • 투고 : 2021.12.06
  • 심사 : 2022.02.08
  • 발행 : 2022.02.28

초록

주식 시장에서 안정적으로 높은 수익을 얻기 위하여 많은 트레이딩 알고리즘에 대한 연구들이 이루어졌다. 트레이딩 알고리즘들이 미국 주식시장의 거래량에서 차지하는 비율은 80 프로가 넘을 정도로 많이 사용된다. 많은 연구에도 불구하고 항상 좋은 성능을 나타내는 트레이딩 알고리즘은 존재하지 않는다. 즉, 과거에 좋은 성능을 보이는 알고리즘이 미래에도 좋은 성능을 보인다는 보장이 없다. 그 이유는 주가에 영향을 주는 요인은 매우 많고, 미래의 불확실성도 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 알고리즘들의 수익률에 대한 과거 기록을 바탕으로 미래의 수익률을 잘 예측하고 수익률도 높을 것으로 추정되는 알고리즘을 선택하는 TimeGAN을 활용한 모델을 제안한다. LSTM기법은 미래 시계열 데이터의 예측이 결정론적임에 반하여 TimeGAN은 확률적이다. TimeGAN의 확률적인 예측의 이점은 미래에 대한 불확실성을 반영하여 줄 수 있다는 점이다. 실험 결과로써, 본 논문에서 제안한 방법은 적은 변동성으로 높은 수익률을 달성하고, 여러 다수의 비교 알고리즘에 비해 우수한 결과를 보인다.

A lot of research is being going until this day in order to obtain stable profit in the stock market. Trading algorithms are widely used, accounting for over 80% of the trading volume of the US stock market. Despite a lot of research, there is no trading algorithm that always shows good performance. In other words, there is no guarantee that an algorithm that performed well in the past will perform well in the future. The reason is that there are many factors that affect the stock price and there are uncertainties about the future. Therefore, in this paper, we propose a model using TimeGAN that predicts future returns well and selects algorithms that are expected to have high returns based on past records of the returns of algorithms. We use TimeGAN becasue it is probabilistic, whereas LSTM method predicts future time series data is deterministic. The advantage of TimeGAN probabilistic prediction is that it can reflect uncertainty about the future. As an experimental result, the method proposed in this paper achieves a high return with little volatility and shows superior results compared to many comparison algorithms.

키워드

과제정보

이 논문은 2021년도 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임 (2019R1F1A1062094, 2021R1F1A1050120, NRF-2020R1F1A1069361 )

참고문헌

  1. G. Nuti, M. Mirghaemi, P. Treleaven, et al. "Algorithmic trading," Computer vol. 44, no. 11, pp. 61-69, Nov. 2011. https://doi.org/10.1109/MC.2011.31
  2. V. Drakopoulou, "A review of fundamental and technical stock analysis techniques," Journal of Stock & Forex Trading, vol. 5, no. 1, Nov. 2016. https://doi.org/10.4172/2168-9458.1000162
  3. J. Yoon, D. Jarrett and M. Van der Schaar "Time-series generative adversarial networks," NeurlPS, 2019.
  4. XL. Shao, D. Ma, Y. Liu, et al. "Short-term forecast of stock price of multi-branch LSTM based on K-means," 2017 4th International Conference on Systems and Informatics (ICSAI), IEEE, Nov. 2017.
  5. S. Selvin and R. Vinayakumar, et al., "Stock price prediction using LSTM, RNN and CNN-sliding window model," 2017 international conference on advances in computing, communications and informatics (icacci), IEEE, Sep. 2017.
  6. H Chung and K Shin "Genetic algorithm-optimized long short-term memory network for stock market prediction," Sustainability, vol. 10, no. 10, Oct. 2018.
  7. BX. Yong, MRA. Rahim, et al. "A stock market trading system using deep neural network," Asian Simulation Conference, Springer, pp. 356-364, Singapore, 2017.
  8. B. Taylor, M. Kim and A. Choi, "Automated stock trading algorithm using neural networks," Proc. 2nd International Conference on Intelligent Technologies and Engineering Systems (ICITES2013), Springer, pp. 849-857, Cham, 2014.
  9. W. Haotian, "Trading Decision Making Based on Hybrid Neural Network," 2021 6th International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing (ICSP), IEEE, Apr. 2021.
  10. M. Ugur Gudelek, S. Arda Boluk, et al., "A deep learning based stock trading model with 2-D CNN trend detection," 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), IEEE, Dec. 2017.
  11. Fiorini, Pierre M. and Pierce-Gabriel Fiorini, "A Simple Reinforcement Learning Algorithm for Stock Trading," 2021 11th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS), IEEE, pp. 824-830, Sep. 2021.
  12. C. Ma, J. Zhang, J. Liu, et al., "A parallel multi-module deep reinforcement learning algorithm for stock trading," Neurocomputing vol. 449, pp. 290-302, Apr. 2021. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.04.005
  13. C. Bandt and B. Pompe, "Permutation entropy: a natural complexity measure for time series," Physical review letters, vol. 88, no. 17 : 174102, 2002. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.88.174102
  14. Algo Trading Dominates 80% Of Stock Market (2019)https://seekingalpha.com/article/4230982-algo-trading-dominates-80-percent-of-stock-market (accessed Dec, 09, 2021.)
  15. 천성길, 이주홍, 최범기, 송재원 "대규모 외생 변수 및 Deep Neural Network 기반 금융 시장 예측 및 성능 향상," 스마트미디어저널, 제9권 26-35쪽. 2020
  16. 이윤선, 이주홍, 최범기, 송재원 "비정형, 정형 데이터의 이미지 학습을 활용한 시장예측," 스마트미디어저널, 제10권, 제2호, 16-21쪽, 2021
  17. 윤동진, 이주홍, 최범기, 송재원 "부분복제 지수 상향 추종을 위한 진화 알고리즘 기반 3 단계 포트폴리오 선택 앙상블 학습," 스마트미디어저널, 제10권, 39-47쪽, 2021