주식가격은 일반적으로 정규분포를 따르지 않으며 이러한 비정규성을 띤 주식의 매매전략은 일반적으로 추세 지표, 변동성 지표, 거래량 지표 등을 토대로 수립되며 통계적이기 보다는 직관적이라고 볼 수 있다. 주식가격의 비정규성 문제는 주식가격의 정규화 과정을 통해서 해결 될 수 있으며 통계적인 매매전략은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표 및 변동성 지표를 결합하여 작성될 수 있다. 본 논문은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표와 변동성 지표를 결합한 매매전략을 제시하였고 이를 KOSPI200에 적용한 결과 성공적인 매매전략이 될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구는 국내 주식의 intraday 가격변화를 딥러닝 모형들로 예측하고 그 예측모형을 이용한 매매전략 딥러닝 모형을 제안한다. 주식의 intraday 가격변화에 따라서, 고빈도 매매, 주문집행문제 (order execution problem), 자동화 매매 등과 같은 intraday 주식 트레이딩의 수익률이 달라지기 때문에, 주식의 intraday 가격변화 예측은 주식 투자에 있어서 중요하다. 해외 시장에 대해서는 인공지능 등을 이용한 intraday 가격변화 예측 연구가 활발히 이루어졌지만, 국내의 경우 관련한 연구가 드물어 그 효용성이 명확히 드러나지 않았었다. 그에 따라서, KOSPI 50의 구성 종목에 대하여 정준의(canonical) 딥러닝 모형들을 적용하여 예측 성능을 비교한다. 또한, 그 예측모형들을 활용하여 간소화된 주문집행문제에서의 매매전략 딥러닝 모형을 제안한다. 그리고, 제안한 매매전략 딥러닝 모형을 KOSPI 50의 구성 종목에 대하여 실험하여, 제안한 방법론이 유효함을 밝힌다. 제시된 모형을 실제 주식 매매에 직접 적용하여 수익성을 개선을 기대할 수 있고, 사람이 직접 거래할지라도 효과적인 보조 지표가 될 수 있기에 본 논문은 실용적 의미를 지닌다.
암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.281-292
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2014
최근 알고리즘 트레이딩에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능 방법론을 이용한 매매 전략 구축에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 복수의 인공지능 방법론을 융합하여 매매 전략 개발에 이용한 사례는 아직 많지 않다. 본 연구는 주가지수선물시장을 바탕으로 인공지능 방법론 중 하나인 러프집합 이론을 적용하여 알고리즘 트레이딩 매매전략을 개발한다. 특히 유전자 알고리즘을 도입하여 생성된 매매전략을 현재시장상황에 최고의 수익률을 보일 수 있도록 최적화한다. 실증분석으로는 2009년부터 2012년까지 4년간의 매매수익률을 분석한 결과 매수 후 보유 전략과 비교하여 우수한 성과를 보였다.
본 연구는 지분공시와 같은 증권시장의 제도가 투자자의 행태에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 자본시장통합법 개정 이전의 공시규정에 따르면 내부자는 본인의 거래를 공시하는데 있어 매매시점과 공시시점 사이에 공시시차를 가질 수 있다. 따라서 정보거래자는 공시시차를 이용하여 분할매매를 통해 본인의 거래를 은닉할 수 있으며, 분할매매를 용이하게 하기 위해 가능한 공시시차를 길게 가져갈 유인을 갖게 된다. 본 연구에서는 일차적으로 공시시차를 이용한 정보거래자의 전략적 행동이 국내시장에 존재하는가를 살펴보았다. 다음으로 이들의 전략적 행동이 공시일 이후의 초과수익에 미친 영향을 분석하여 이들의 은닉전략이 성공했는가를 분석하였다. 또한 추종거래의 존재를 가정하여 추종거래의 주가 영향력에 대하여도 살펴보았다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 즉시공시 의무가 없는 주요주주의 경우 공시시차를 최대한 길게 가져갈 수 있는 월초에 매매를 시작하는 빈도가 다른 시점에 비하여 유의하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 정보거래자들이 공시시차를 이용하여 전략적으로 행동한다는 직접적인 증거를 제시해주고 있다. 또한 중규모정보에 있어서 전략변수가 가장 높은 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 이들이 전략적인 매매를 통하여 초과수익을 실현했다는 실증적 근거는 나타나지 않았다. 한편 매도거래의 경우 매매일 시점에 주가가 과민반응하였으며, 공시일 이후 과도하게 하락한 부분이 회복되는 것으로 나타나 추종거래의 개연성도 있는 것으로 추정된다.
본 논문은 시스템 트레이딩을 사용하여 피라미드 전략이 상승장에서 어떠한 수익률을 보이는가를 분석한다. 옵션 시장에서 매도는 프리미엄의 감소라는 이점과 무제한 손실이라는 단점을 가지고 있다. 옵션의 매도는 증거금 제도로 인하여 개인의 매매 기법으로는 제한되어 있으나 효과적인 전략을 사용하면 수익성을 높이는데 매우 중요한 매매 기법이다. 다중 매도 진입으로 풀이되는 피라미드 전략을 제시하고 최근 상승장에서의 성능을 분석한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권5호
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pp.881-893
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2012
본 논문에서는 선물시장에서 러프집합과 의사결정나무를 이용한 매매규칙 기반의 시스템 트레이딩 전략을 제안한다. 과거 데이터마이닝 방법론을 이용한 선물시장 투자전략에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 상대적으로 다양한 변수의 조합을 통한 시스템 트레이딩에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 크게 세 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 매매규칙 기반 시스템 트레이딩에서 의사결정나무 방법론의 사용이 투자성과에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것이다. 두 번째 목적은 단기매매부터 장기 매매까지 중에서 적절한 매매 시간간격을 찾아내는 것이다. 세번째 목적은 매매규칙 생성 시 사용되는 최적의 트레이닝 구간을 찾는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안한 투자전략의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들에게 투자결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 투자자 집단에 따라 그 매매에 있어서 주가와의 관련성을 분석하고자 하였다. 투자자 집단의 매매 성향은 월별 순매매율로 측정하였으며 주가의 대용변수는 한국종합주가지수(KOSPI)의 월별 수익률로서 분석에 사용된 기간은 1992년 1월부터 1999년 12월까지이다. 분석을 위한 방법론으로 상관분석과 회귀분석을 이용하였다. 상관분석은 스피어만 순위상관분석을 이용하여 KOSPI와 각 투자자 집단의 순매매 비중의 상관계수를 도출하였으며 그 결과 KOSPI와 개인투자자의 순매매와는 음의 유의적 상관관계를, KOSPI와 외국인 투자자의 순매매율과는 양(+)의 유의적 상관관계를 알 수 있었다. 그러나 기관투자자의 경우 기관투자자 전체 범주로 볼 때 유의적 상관관계가 없었으나 세분화된 기관투자자 일부는 유의적 상관관계를 보였다. 또한 본 연구는 KOSPI와 각 투자자 집단의 매매에 대한 인과관계를 추론한 바 외국인 투자자의 매매는 KOSPI에 영향을 주며 개인투자자의 매매는 오히려 KOSPI에 영향을 받는 것으로 보였다. 그러나 기관투자자의 경우 세부기관마다 그 매매의 성격을 달리하는 것으로 보였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 회귀분석을 실시하였으며 그 분석결과 외국인 투자자와 기관투자가 가운데 증권사와 투신사의 경우, 순매수가 늘어날수록 주가는 상승하고 순매도가 늘어날수록 주가는 하락하는 것을 확인할 수 있었으며 반면 개인투자자의 매매는 KOSPI 주가에 따라 영향을 받는 것으로 나타났다. 즉 주가가 상승할수록 매도에 치중하고 주가가 하락할수록 매수에 치중하는 것으로 분석되었다. 기관투자자 가운데 보험사의 매매 역시 주가에 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구의 성과로는 특정 투자자 집단이 주가의 움직임에 따라 매매를 하는 수동적 전략의 의미보다는 적극적으로 주가를 움직이는 주체로서 외국인투자자와 일부 기관투자자의 존재를 확인할 수 있었다는 점이며, 주가 움직임에 따른 개인투자자와 일부 기관 투자자의 수동적 매매 스타일과 기관투자자 사이의 투자스타일의 이질성을 통계적으로 확인할 수 있었다는 데에 있다.
처음 창업을 하게 되면 성공과 실패의 순간을 맛보게 된다. 창업의 조건은 자신의 적성에 맞는 자금력 있는 입지선정과 강인한 창업가정신 등의 경영전략이 필요하다. 그런데 초보창업자는 부동산 거래에 있어서 이중매매와 같은 불의의 사고가 발생하는 경우가 있다. 우리나라 부동산거래 관행은 체계적인 도움을 받기 어려우며, 법률적으로 해결되었다고 하더라도 피해자의 피해는 그대로 남게 되는 어려운 문제가 발생하게 된다. 따라서 그동안 법률적으로 이중매매를 배임죄 등으로 가해자를 처벌하는 문제를 넘어서 이제는 피해를 입은 피해자에 대한 경영학적 접근을 통한 전략이 필요한 때이다. 부동산의 이중매매와 같은 거래사고에 대하여 초보창업자에게 부동산 거래사고 예방을 위한 경영전략은 어떠한지에 관하여 검토 해 보기로 한다.
본 연구는 성매매피해여성의 탈성매매경험을 분석하고 그 결과를 바탕으로 탈성매매 경험과정에 관한 이론 형성에 기여하고자 하는 목적으로 진행되었다. 연구방법으로 Strauss와 Corbin(1988)이 제시한 근거이론 방법을 적용하여 수행하였다. 본연구의 참여자는 탈성매매 되어 있는 여성 10명으로 탈성매매 기간 평균 2년 이상이 된 성매매 경험 여성들이다. 본 연구 결과 105개의 개념과 35개의 하위 범주와 17개의 범주를 도출해 냈다. 축코딩에서 패러다임에 의한 범주 분석결과, 탈성매매 경험의 인과적 조건으로 '잘못된 선택의 시작'이 나왔다. 중심현상으로 '심신의 황폐'가 나왔다. 이러한 중심현상을 가져오는 맥락적 조건으로는 '악순환의 고리에 얽매임', '무력감'이 나왔으며 중심현상에서 작용/상호작용 전략을 중재하는 조건으로서는 '불가피한 중단', '지지체계', '막연한 기대,' '퇴출됨', '역할감 생김', '가족의 그림자'가 도출되었다. 작용/상호작용 전략으로 '자성', '자포자기', '벗어나려 애씀'이며 결과는 '정체성혼란', '흔적에 대한 두려움', '성매매 재유입 여지', '벗어남'으로 도출되었다. 탈성매매 과정은 '심신의 황폐 단계', '단념의 단계', '의지 회복의 단계', '평범한 삶의 적응에 도전 단계'를 거치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 성매매 피해 여성의 성공적 탈성매매 여부는 자신의 주체적 의지가 중요한 역할을 한다는 결론이 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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