최근 들어, 기업의 내재 가치를 평가하여 투자에 활용하는 이른바 가치투자에 대한 많은 분석과 전략들이 나오고 있다. 그러나 현존하는 대부분의 투자 지원 툴들은, 단기적으로 등락을 반복하는 주가에 매매 조건을 제시하여 차액을 얻는 방식인 기술적 분석 툴로서 기업의 내재 가치를 평가하여 투자를 지원하기 에는 제한이 있다. 때문에 가치 투자자들은 기업의 가치를 체계적이고 객관적으로 판단하기 보다는, 몇몇의 공시된 자료들을 보고 개인의 판단에 따라 평가하는 경우가 대부분이다. 따라서 감정과 선입견을 배제한 기존의 기술적 분석 툴과 같이 기업의 가치를 정량적으로 추정하여 다양한 전략개발을 할 수 있는 툴이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 기업의 가치를 정량화하여 가치투자 전략을 개발할 수 있는 가치투자 시스템(이하 KPU-VISS)의 설계 및 구현 내용을 기술한다. 즉, 본 시스템은 주식가격을 포함한 기업의 다양한 정보와 경기 지표 등을 이용하여 기업의 가치 모델 개발을 지원하고, 이 모델에 근거하여 저평가된 종목을 검색하는 전략 개발을 지원한다. 또한, 개발된 전략을 과거의 특정 시점에 반영시킨 투자 시뮬레이션을 통하여, 전략의 실효성을 검증하는 기능도 지원한다. 본 논문에서 제안한 가치투자 지원시스템은 최초로 가치투자전략의 개발과 검증을 지원하는 시스템으로, 향후 가치투자 시스템 개발을 위한 선도적인 방향을 제시할 것으로 예상한다.
현재 대부분의 우리나라 증권회사들은 고객주문의 위탁매매와 자기 자신들의 상품거래인 자기 매매를 동시에 수행하고 있다. 즉 이중거래(dual trading)가 가능한 브로커(broker)의 역할을 수행하고 있다. 이러한 우리나라의 증권시장시장 미시구조를 잘 설명하려면 브로커의 존재를 포함하는 새로운 모형의 개발이 중요한 연구 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 연구과제의 사전단계로 미국에서 발전된 브로커가 존재하는 전략적 거래모형들을 비교 분석해 보고 나아가서 우리나라 시장에 적합한 잠정적인 모형의 틀을 제시해 보고자 한다. 1990년 미국 시카고 선물시장에서 이중거래(dual trading)에 대한 규제조치를 신설한 이후 브로커가 존재하는 미시구조이론 모형 중에서 Sarkar의 모형(1995), Chakravarty의 모형(1994) 및 Chun, Oh, and Weller의 모형(1996)등 세 가지를 우리나라 증권시장의 미시구조적인 관점에서 평가해 본다. 우리나라의 브로커(증권회사)들이 정보거래자를 식별하고 그들을 주문정보를 이용하여 거래를 할 수 있다는 뜻에서 Sarkar(1995)의 모형이 어느 정도 적용타당성이 있다는 것과, 최근 온라인 주식거래 등으로 인한 우리나라 증권시장의 구조변화와 관련하여 Chun, Oh, and Welter의 모형(1996)의 적용타당성을 지적하였다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 앞으로의 연구 방향을 지적하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.107-117
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2014
본 연구에서는 투자자 거래 정보를 활용한 포트폴리오 투자전략을 제안했다. 포트폴리오를 구성하는 과정에서 군집분석을 활용하여 기대수익이 높은 종목을 선정하고, 유전자 알고리즘으로 포트폴리오를 최적화하여 투자성과를 높이고자 했다. 2007년 4월부터 2013년 6월까지의 국내 주식시장을 대상으로 한 실증분석을 통하여, 본 연구에서 제안한 포트폴리오 투자전략의 유용성과 우수성을 확인 했다. 본 연구의 결과는 특정 투자 주체의 매매행태를 분석하여 투자 의사결정에 이용할 수 있으며, 이를 통하여 높은 투자성과를 얻을 수 있음을 보여준다. 또한 인공지능 기법이 투자 의사결정에 유용하게 사용될 수 있음을 시사한다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
자본주의의 꽃인 주식시장은 파생시장에 의해 영향을 받고 있으며, 파생시장은 지수옵션 상품에 의해 영향을 받고 있다. 최근 들어 시스템 트레이딩에 대한 관심이 점점 더해가고 있으며 투자자에게 컴퓨터 시스템과 매매 전략에 대한 이해를 요구하고 있다. 지수옵션 시장은 만기일을 기준으로 마치 파도와 같이 순간순간 살아 움직이고 있다. 옵션에 대한 효과적인 관점은 투자자에게 확률 높은 매력적인 전략을 제공하며 옵션의 움직임을 전체적으로 해석할 수 있게 한다, 그리고 궁극적으로 옵션가의 예측을 가능하게 한다. 행사가와 방향성에 의한 개별 옵션은 함수로 해석될 수 있다. 다양한 입력값에 의해 가격이라는 하나의 출력값이 결정되는 구조이다. 입력값에는 지수, 시간, 거래량 의 세가지 카테고리로 이루어진다. 이중 거래량은 예측이 가능한데, 개별 옵션이 아닌 앙상불의 경우 출력값으로 처리될 수 있다. 하지만 앙상불 옵션에서 개별 옵션가는 경직성을 가지게 되어 예상가의 차이에 의한 압력이 발생하게 된다. 이 압력은 이후의 지수변화에 핵심적인 에너지로 작용할 수 있다. 압력의 측정은 다양한 방법이 있을 수 있는데, 본 논문에서는 뉴로-퍼지 시스템을 이용한 예측값과의 차이를 측정하여 계산하였다. 일단 학습된 뉴로-퍼지 시스템은 가격을 예측하게 되며, 실제 가격과의 괴리는 압력으로 해석할 수 있다.
최근 온라인 경매나 오픈 마켓 같은 온라인 전자상거래가 활발히 이루어지고 있다. 더불어 사용자가 PDA와 같은 단말기를 휴대하고 이동하는 동안 전자상거래가 이루어질 가능성이 높아지고 있다. 이러한 상황에서 온라인 전자상거래의 구매자와 판매자를 대신해서 협상을 수행하고 매매를 성사시키는 에이전트에 대한 연구가 시도되고 있다. 이를 확장하여 지능형 에이전트를 휴대형단말기에 적용함으로써, 모바일 환경에서 구매자와 판매자간의 전자상거래를 대행하는 협상 에이전트의 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 모바일 전자상거래환경에서 에이전트가 협상에 대한 합리적인 판단할 수 있도록 게임이론을 사용하여 모델화 하였고, 휴대형단말기가 블루투스를 통해 인근에 있는 상점을 탐색 및 블루투스 네트워크를 구성하도록 하였다. 또한, 사용자가 협상 항목을 단계적으로 변경할 수 있는 전략을 사용할 수 있게 하였으며, 이를 평가함수를 사용하여 협상해서 최종 거래 결정은 자동 또는 수동으로 성사되게 하였다. 기존 협상 모델은 가격과 배송 방법 같은 협상 항목에 대해 가중치만을 변경하여 만족도를 판단함으로써, 실질적인 항목의 변화는 없고 초기에 설정된 협상 항목이 변경되지 않는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 다단계 전략을 사용하여 단계마다 사용자의 요구 사항을 변경시킬 수 있기 때문에, 초기에 설정한 협상 항목의 값이 단계별로 변경될 수 있어 사용자의 의도가 협상에 실질적으로 반영되는 효과가 있다. 더불어 오프라인 전자상거래에서는 구매자가 직접 상점을 방문하여 상품을 검색하고 협상하였다. 그러나, 본 연구에서는 이동중인 사용자의 인근에 위치한 상점 에이전트로부터 상품 정보를 받는다. 그 후에 에이전트가 구매 협상을 하기 때문에 사용자가 이동 중에 상가에 직접 들어가지 않고도 상품을 검색 및 협상 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 제안한 모바일 쇼핑 에이전트를 구현하고, 협상 과정과 결과를 비교하여 모델의 타당성과 성능을 평가한다.
This paper proposes the strategy of ladder trades in a symbol pool and simulates a performance of it on the Multicharts' system trading tool. The ladder trading strategy is based on a multi-entry strategy which is efficient for several symbols. A symbol pool is composed of verified stocks comprising KOSPI200 and 17 symbols are selected for an examination which equity is over 10 billion. From July to December in 2009, optimum parameters are searched and the results are delta is 4% and ladder is 5. When those parameters are adopted, the profit is 1,000,000 won as a single trade and the number of trade is 188. The next study is to modify a ladder shape for increasing probability and to find the difference of optimum parameters according to trading months.
최근 해운고객 업체의 높은 서비스 기대에 따른 다양하고 질 높은 서비스 개발이 필요하다. 해운사업의 4대영역인 운임시장, 신 조선시장, 중고선 매매시장 및 해체시장의 점진적 확대되고 있다. 본 논문에서는 해운선사가 제공하는 서비스와 관련된 문헌연구를 고찰하여 해운선사의 현황을 파악하고, 이들이 제공하는 서비스 질 향상을 위한 전략 수립 시 사용할 수 있는 평가요인을 도출하여 요인 간의 상대적 중요도를 제시하고자 한다.
최근 전자상거래에서 다양한 에이전트 기법을 전자상거래에 적용하여 구매자와 판매자간의 매매를 지능적으로 수행시키는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히, 에이전트에 협상능력을 부여하여 에이전트들이 사용자를 대신해서 자동 또는 수동적인 환경에서 협상을 수행하고 계약을 체결하도록 하는 연구가 시도되고 있다. 그러나 기존의 연구들에서의 협상방식은 자동협상을 수행할 경우 협상 메커니즘이 단순하여 협상의 항목과 범위가 극히 제한되는 경향이 있고, 수동협상의 경우 에이전트는 사용자간의 협상 프로세스를 지원하기 위한 환경에 머무르는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 기존의 게임이론에서의 협상모형을 응용하여 협상 에이전트들이 전략적인 방식에 의해 서로의 의견을 조정하면서 매매계약을 체결하도록 하는 자동협상 모델을 제안한다. 제안된 협상모델에서 에이전트들은 협상 시 다양한 매매조건들을 협상이슈로 구성하여 자신의 협상제안을 단계적으로 제시한다. 그리고 협상이 진행됨에 따라 상대방에 대한 협상모형을 구축하고 협상이슈들에 대한 가중치 학습을 통해 상대방의 협상 포인트를 파악한다. 따라서 에이전트들은 서로의 이득을 최대화시키고 이득의 불균형을 해소하는 방향으로 협상을 수행한다. 본 논문에서는 제안한 협상 메커니즘을 내장한 에이전트들을 구현하고, 다양한 실험을 통하여 제안한 협상 모델의 타당성과 효율성을 평가하도록 한다.
외환시장의 효율성을 증대시키고, 기업이나 금융기관들의 원/달러환율 변동위험관리가 보다 원활하게 이루어질 수 있도록 하며, 원/달러 환율과 연계된 다양한 투자전략 구사가 보다 용이하게 이루어질 수 있도록 하기 위하여 미국달러 선물시장과 미국달러 옵션시장에서의 유동성 확대 및 시장 활성화가 요구된다. 본 논문에서는 미국달러 선물시장과 미국달러 옵션시장의 유동성을 제고시키고 시장을 활성화 시키기 위한 방안들을 제시하였다. 미국달러선물의 만기시 최종결제와 미국달러옵션 만기시 옵션매입자가 옵션을 행사할 때 권리행사에 따른 결제는 실물인수도 방식으로 결제되며, 이러한 실물인수도 방식의 결제는 현물환 포지션을 취하여야 하는 불편함과 현물환 거래와 관련된 거래비용 등으로 인하여 투자자들의 시장 참여를 제약하는 주요 요인으로 작용하고 있다. 미국달러선물과 미국달러옵션의 만기시 결제방식을 현금결제 방식으로 바꾸게 되면 헤지거래자 등 투자자들의 참여가 확대되어 시장 유동성이 증대되고 시장이 활성화될 것이며, 차익거래자들도 적극적으로 참여하게 되어 시장의 효율성이 향상될 것이다. 그리고 미국달러선물과 미국달러옵션을 이용한 투자기법 및 투자전략에 대한 투자자들의 이해 수준을 높이고 환율변동위험 관리의 중요성에 대한 기업들의 인식을 제고시키기 위한 적극적인 노력이 요구되며, 중장기적으로 선물회사들의 지점망 확충과 선물거래소 회원사 확대 방안도 모색되어야 할 것이다. 미국달러 옵션은 거래가 매우 부진한 상태이므로 미국달러 옵션시장에서 유동성이 어느 정도 확보될 때까지는 선물회사들의 시장조성 기능 강화가 요구된다.주었다. 둘째, 주가 수익률을 결정하는 유의성있는 요인들은 당기순이익의 증감, 당해연도의 당기순이익의 분포, 자산증가율, 매매 유동성, 매출액 변동, 거래량 추세, 기업크기(시가총액), 과거 1개월간의 주가수익률, 자기자본증가율등으로 나타났다.이 있을 것으로 여겨진다.다중회귀분석에서 각각 일관되게 관찰할 수 있었다. 또한 이러한 결과는 IMF 이후에도 여전히 유지되는 것으로 나타났다.과와는 별개의 PER효과가 여전히 존재하며, 다만 이 PER 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다. 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을
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[게시일 2004년 10월 1일]
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