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미국연방준비제도의 양적완화 정책이 주가 변동에 미치는 영향 분석 (Analysis of the Ripple Effect of the US Federal Reserve System's Quantitative Easing Policy on Stock Price Fluctuations)

  • 홍성혁
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권3호
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    • pp.161-166
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    • 2021
  • 거시경제는 한 나라의 경제 전반의 움직임을 나타내는 개념으로 경제주체인 기업, 정부, 가계경제 활동 전반에 영향을 미친다. 거시경제는 국민소득, 물가, 실업, 통화, 금리, 원자재 등의 변화를 살펴보면 경제 주체들의 행위와 상호작업이 제품과 서비스의 가격에 영향을 파악할 수 있다. 미국연방준비제도(FED)는 코로나 경제침체를 극복하기 위한 다양한 경기부양책을 내 놓으며, 세계경제를 이끌고 있다. 현재 코로나로 인한 주가가 2020년3월20일에 지속적으로 하락하였지만, FED의 강력한 경지부양책인 양적완화로 미국의 S&P500지수는 3월 23일이후 반등을 시작해 12월 15일 3,694.62까지 회복에 성공했다. 따라서 주가의 예측을 기업의 재무제표로 판단하는 것이 아니라 거시경제지표에 따른 FED의 경기부양책이 더 영향을 미치고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 FED의 경기부양책과 주가에 미치는 영향을 분석하여 주식투자에 손실을 줄이고 건전한 투자 정착을 위해 본 연구를 진행하였다.

Prediction of Stock Returns from News Article's Recommended Stocks Using XGBoost and LightGBM Models

  • Yoo-jin Hwang;Seung-yeon Son;Zoon-ky Lee
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권2호
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    • pp.51-59
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    • 2024
  • 투자자는 수익의 극대화를 위해 언론사의 기사를 포함한 다양한 정보를 활용하여 투자 전략을 수립한다. 이에 국내 언론사에서도 신뢰도 있는 투자정보를 제공하기 위해, 애널리스트의 종목분석 보고서에 기초한 종목 추천기사를 게재하고 있다. 본 연구에서는 종목 추천기사 게재를 하나의 사건(event)으로 간주하고, XGBoost와 LightGBM 모델을 활용하여 기사 게재 10일 이후 가격의 상승 또는 하락을 예측하는 분류 모델을 제시한다. 또한, 전체 추천종목을 유가증권시장과 코스닥 시장 및 기업규모(대형/소형)에 따라 4가지로 분류하고, 하위 그룹에 따라 모델의 예측 정확도에 차이가 있는지 파악하고자 한다. 학습 결과 전체 모델의 분류 정확도는 XGBoost 75%, LightGBM 71%로 나타났고, 예측 정확도는 유가증권 시장 예측력이 코스닥시장 주식 대비 높게 나타났으며, 대형주의 예측력이 소형주 보다 높게 나타났다. 마지막으로, SHAP(Shapley Additive exPlanations) 분석을 통해 개별 모델의 예측에 중요한 변수를 살펴보고 모델의 해석력을 제고하였다.

투자수익(投資收益)이 보험수요(保險需要)에 미치는 영향(影響)에 관한 이론적(理論的) 고찰(考察) (Effect of Capital Market Return On Insurance Coverage : A Financial Economic Approach)

  • 홍순구
    • 재무관리연구
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    • 제10권1호
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    • pp.249-280
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    • 1993
  • 보험업자는 보험계약자가 사전에 납부(納付)한 보험료를 사채 주식등의 유가증권에 투자하여 보험본연의 업무에서 보다 더 큰 수익을 얻고 있다. 한편, 보험수요자도 보험을 구입함과 동시에 효율적인 부(富)의 운용을 위해 투자에 참여하는 것이 일반적이다. 이런 관점에서 본 논문은 전통적인 보험수요모형 에 채권과 수익에의 투자결정을 내재화(內在化)함으로써 투자수익이 고려된 균형보험료의 재무경제학적인 의미(意味)를 규명하고 전통적인 보험이론을 수정 보완하는데 그 의의가 있다. 본 논문에서 논의된 결과를 요약해 보면 다음과 같다. 균형보험료는 담보위험의 보험계리적 현상(現像)인 순보험료와 보험계약자가 위험회피성향에 의해 추가적으로 부담하는 부가보험료와의 합으로 구성됨을 보였다. 여기서, 부가보험료는 명백히 투자소득의 함수로 나타나는데, 이 결과는 투자에 대한 기회비용이 수요와 공급에 의거한 합리적 보험요율에 영향을 주는 근본 요인임을 보여준다. 아울러, 보험수요자의 주식시장에의 참여가 최적보험수준에 미치는 영향을 Arrow-Pratt의 위험회피척도를 사용하여 분석하였다. 그러나 보다 일반적인 분석에서 투자위험이 담보위험과 동시적으로 존재하는 분석모형의 경우 Arrow-Pratt의 위험회피척도는 충분한 역할을 하지 못한다. 본고에서는 Ross에 의해 개발된 강력한 위험회피척도를 도입하여, 보험계약자의 최적보험과 최적포트폴리오에 미치는 위험회피심도(深度)의 효과 및 부(富)의 효과를 도출하였다. 최근 보험산업환경은 금융산업 전반의 국제화, 자유화 및 개방화 조류를 타고 급변하고 있다. 소비자는 보험가격의 적정성에 대한 요구를 증대시키고 있으며 감독당국은 보험 상품의 가격자유화를 시급한 현안 문제로 검토하고 있다. 본 논문의 연구결과는 경쟁에 의해 균형보험요율의 합리적 수준이 유지되기 위해서는 요율산정과정에 투자소득이 필수적으로 반영되어야 함을 지적하고 있다.모두에 있어서 수술 후 유의한 감소를 확인할 수 있었다(p<0.01). 대동맥 판막 크기에 따른 판막 전후의 압력차에 관한 분석에서는 19 mm와 21 mm의 판막을 사용한 경우가 그보다 큰 판막을 사용한 경우에 비하여 유의하게 큰 것을 확인할 수 있었다(p<0.001, p<0.001). 결론: 10년간의 사용결과 ATS 인공판막은 우수한 혈역학적 결과와 함께 낮은 판막과 관련된 합병증의 빈도를 나타내었다. ATS 기계 판막은 임상적으로 비교적 안전하게 사용할 수 있는 판막이라고 생각된다.다.미숙밭, 중점밭, 고원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었다. 응답자의 체형은 ${\ulcorner}$적당하다${\lrcorner}$고 응답한 경우가 가장 많이 이러한 음식을 즐겨 먹었으며(49.5%),

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공유경제 체제로서 컨소시엄 블록체인을 활용한 와인투자 주식플랫폼 프레임워크 (Framework of Stock Market Platform for Fine Wine Investment Using Consortium Blockchain)

  • 정윤경;하예영;이혜인;양희동
    • 지식경영연구
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    • 제21권3호
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    • pp.45-65
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    • 2020
  • 가치가 상승하는 와인에 투자하는 것은 바람직하지만 우리나라에서는 와인 투자 자체가 생소하다. 또한, 와인시장에서의 가격책정은 소수에 의해 이루어지기 때문에 과정 자체가 비합리적이고, 정보가 위조되는 경우가 흔하다. 그러나 올바른 해결책만 있다면 와인시장은 오래 투자할수록 높은 수익을 기대할 수 있다는 점에서 바람직한 투자처가 될 수 있다. 또한, 국내 와인수입량의 꾸준한 증가추세를 통한 국내 와인 소비시장의 확대 또한 기대된다. 본 연구는 앞서 말한 우리나라의 와인 투자 시장의 '올바른 해결책'으로 와인시장 활성화 및 투명성 제고를 위한 컨소시엄 블록체인 프레임워크를 제시한다. 블록체인 거버넌스는 바람직한 의사결정권과 책임성을 보장하기 때문에 와인시장의 단점을 보완해줄 수 있다. 블록체인에 저장된 데이터는 소비자가 모두 확인할 수 있기 때문에 위조와인의 등장 가능성을 낮추고 불합리적으로 가격이 책정되는 과정을 보완한다. 또한 자산의 디지털화로 낮은 현금유동성을 해결하며 스마트 컨트랙트를 통해 공급망 전반의 비용과 시간을 절약하게 되어 와인투자의 진입장벽이 낮아진다. 특히 컨소시엄 블록체인을 통해 블록체인의 거버넌스를 '샤또-유통업자-투자자'로 구성한다면 바람직한 와인 시장을 형성할 수 있다. 생산과정을 블록체인에 저장하여 생산비용을 확보하고 합리적인 출시가를 정하며 유통과정을 블록체인에 저장하여 물류시스템을 효율적으로 운영하고 선물거래 주문량을 예측한다. 마지막으로 투자자들은 이 모든 데이터를 열람함으로써 합리적인 의사결정을 한다. 이는 와인경매시장에 있어서 주요 이해관계자들간의 지식공유체제로서 작동할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 해당 연구에서는 소유권을 주식처럼 다룰 수 있다는 점에서 대체투자의 새로운 관점을 제시했다. 또한 정보의 투명성을 제고시킬 방안으로써 와인 소유 매매 프레임워크를 제시하였고 식품 수입절차의 간소화와 와인 업계 내 신뢰 형성을 가능하게 했다. 해당 프레임워크를 통해 와인 관련 정보들을 투명하게 기록함으로써 활발한 와인투자가 이루어질 수 있을 것이며 이는 지식경영 측면에서 큰 의의를 가진다. 향후 연구에서는 해당 프레임워크를 확장해 적용할 분야를 연구하고자 한다.

아시아권 허브 공항의 가격 경쟁력 분석 (Analysis of Price competitiveness of Asian Hub Airports)

  • 여형구;강경우;장혜진
    • 대한교통학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.125-133
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    • 2007
  • 미국과 유럽의 경우 항공 자유화(Open-sky policy)를 통해 다자간 경쟁 시장 원리 채택하였다. 하지만 아시아권의 경우 주요 국적사가 공항을 독점하고 있다. 아시아권 허브 공항의 요금 경쟁력 분석과 아시아권내 우리나라 공항의 위치성을 알아보는 것이 논문의 목적이다. 승객의 입장에서는 직항 서비스가 줄어들기 때문에 목적지를 가기 위해 더 긴 시간과 거리가 소요된다. 하지만 공항의 입장에서는 탑승 승객 수는 매년 증가하고, 항공사의 입장에서는 감소한 노선 때문에 더 잦은 운항의 서비스를 제공함으로써 항공사는 허브 공항을 선호한다. 결과적으로 다양한 노선과 늘어난 빈도수로 인해 승객과 항공사 모두에게 이익이다. 거리와 요금이 관련이 있다는 가정을 하고, 허브 H로 부터 목적지 Z의 비행 요금을 자연로그로 정의한 최종식을 도출하였다. 분석 결과를 살펴보면, 공항간 거리 비례 변수는 거리에 대해 1값으로 거리가 증가하는 만큼 요금이 증가하는 정비례가 아니라 양의 값인 0.8이다. 허브에서 종점공항간 거리 변수는 음의 값으로 허브에서 종점 공항까지의 거리가 길어지면, 기점에서 허브 공항을 경유하여 종점까지의 요금이 감소하거나, 허브 공항에서 종점까지의 요금이 증가하게 된다. 허브공항 독점도와 기점공항 독점도는 모두 음의 값으로 허브 공항과 기점 공항의 독점이 클수록 기점에서 허브 공항을 경유하여 종점까지의 요금이 감소하거나, 허브 공항에서 종점까지의 요금이 증가함을 의미한다. 그리고 시장 분할을 통해 인천 공항과 동아시아 허브 공항간 비교를 통해 요금 경쟁력을 알아보았다. 싱가포르, 베이징, 나리타공항은 인천 공항에 비해 경유 요금이 높은 것을 알 수 있고, 이것은 아시아권 허브 공항으로써의 요금 경쟁을 하지 않아도 여객 처리 순위에 어느 정도 올랐기 때문이라고 할 수 있다. 나머지 홍콩과 타이페이는 아직 요금 경쟁을 통해서 여객을 유입해야 하는 위치에 있다. 효율적 관리에 기여할 것으로 기대된다.22.97 %로 quercetin의 함량이 가장 큰 것으로 나타났다. 루이보스 추출물의 ethylacetate 분획의 TLC 크로마토그램은 7개의 띠로 분리되었고, HPLE 크로마토그램은 9개의 피이크를 보여주었다. TLC와 HPLC의 띠와 피이크를 확인한 결과, HPLC의 9개의 피이크는 용리순서로 peak 1 (조성비 14.71 %)은 isoorientin, peak 2 (28.84 %)는 orientin peak 3 (5.63 %)은 vitexin, peak 4 (12.73 %)는 rutin과 isovitexin, peak 5 (9.24 %)는 hyperoside, peak 6 (5.40%)은 isoquercitrin, peak 7 (1.48 %)은 luteolin, peak 8 (17.61 %)은 quercetin 및 peak 9 (4.59 %)는 kaempferol로 확인되었다. Aglycone 분획은 elastase 저해활성($IC_{50}$)이 $9.08\;{\mu}g/mL$로 매우 큰 활성을 나타내었다. 이상의 결과들은 루이보스 추출물이 $^1O_2$ 혹은 다른 ROS를 소광시키거나 소거함으로써 그리고 ROS에 대항하여 세포막을 보호함으로써 생체계, 특히 태양 자외선에 노출된 피부에서 항산화제로서 작용할 수 있음을 가리키며, 루이보스 성분에 대한 분석과 ethylacetate 분획의 당 제거 실험 후 얻어진 aglycone 분획의 큰 elastase 저해활성으로부터 주름개선 기능성 화장품원료로서 응용 가능성이 있음을 시사한다.약재료인 약초류 등을 이용하였는데 오랫동안 푹 삶아 그물에 곡류 등을 넣어 죽이나 밥으로 조리하였으며 면으로도 조리하였다. 이상과 같이 조선시대 주식류의 종류 및 조리방법에 대한 문헌적 고찰을 분석한 결과로 조선시대로부터 현재까지 주식류의

광학위성영상의 해상도에 따른 논지역의 정규식생지수 비교 (Comparison of NDVI in Rice Paddy according to the Resolution of Optical Satellite Images)

  • 은정;김선화;민지은
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1321-1330
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    • 2023
  • 정규식생지수는 농업분야에 가장 많이 사용된 원격탐사 자료로, 현재 대부분의 광학위성에서 제공되고 있다. 특히 고해상도 광학위성영상이 제공되면서 농업 활용 분야에 따른 최적의 광학위성영상의 선택이 매우 중요한 이슈가 되었다. 본 연구에서는 국내 논지역의 정규식생지수 모니터링 시 가장 최적의 광학위성영상을 정의하고 이를 위해 필요한 해상도 관련 요구조건을 도출하고자 한다. 이를 위해 전 세계적으로 많이 사용되는 MOD13, Landsat-8, Sentinel-2A/B, PlanetScope 위성의 정규식생지수영상을 대상으로 국내 당진 논지역의 공간분포 및 2019년부터 2022년까지 시계열 패턴을 비교, 분석하였다. 각 자료는 3-250 m의 공간해상도와 다양한 주기해상도로 제공되며, 정규식생지수를 산출할 때 사용되는 분광밴드의 영역도 약간의 차이가 있다. 분석 결과 Landsat-8은 가장 낮은 정규식생지수 값을 나타내며 공간적으로 변이도 매우 낮았다. 이에 비해 MOD13 정규식생지수 영상은 PlanetScope 자료와 비슷한 공간분포 및 시계열 패턴을 나타났으나 낮은 공간해상도로 인해 논 주변지역의 영향을 받았다. Sentinel-2A/B는 넓은 근적외선밴드 영역으로 인해 상대적으로 약간 낮은 정규식생지수 값을 나타내었으며, 특히 생육 초기시기에 그 특징이 두드러졌다. PlanetScope의 정규식생지수가 상세한 공간적 변이 및 안정적인 시계열 패턴을 제공하나 높은 구매가격을 고려하면 공간적으로 균일한 논지역보다는 밭지역에서 그 활용성이 높을 것으로 사료된다. 이에 따라 국내 논지역에 대해서는 250 m급 MOD13 정규식생지수나 10 m급 Sentinel-2A/B가 가장 효율적일 것으로 사료되나 작물의 개체에 대한 상세 물리량 추정을 위해서는 고해상도 위성영상이 활용될 수 있다.

가계 식품수요 요인의 계량분석 - 한국과 일본의 비교 - (Econometric Analysis on Factors of Food Demand in the Household : Comparative Study between Korea and Japan)

  • 조광현
    • 한국식생활문화학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.371-383
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    • 1999
  • 본 논문은 한일 양국의 가계에 있어서의 식품수요에 미치는 요인을 파악하기 위해서 종래의 수요모델에 코호트(cohort, 행동을 같이 한 집합체) 분석적인 생각을 도입하여 한일 양국의 식품수요 형태분석을 하였다. 여기에 제시한 새로운 수요분석 모델은 소비지출과 가격이 식료수요에 미치는 경제적 효과 이외에 세대주 연령효과나 출생연도와 같은 비경제적효과 등도 계량한 것이 특징이다. 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 한일 양국의 식품수요의 품목군별 탄력성을 보면 유지류, 음료, 조리식품의 수요탄력성은 한국보다 일본이 더 탄력적이었지만, 다른 모든 품목은 일본보다 한국이 탄력적이었다. 곡류, 육류, 외식의 외부화 식품의 소비지출과 가격탄력성은 한국의 큰 품목과 일본의 큰 품목이 서로 상충하고 있어서 일정한 경향 파악이 곤란하다. 그러나 신선식품에 대한 소비지출과 가격의 탄력성은 모두 일본보다 한국이 크다. 2. 식품에 대한 지출액은 세대 구성원의 연령을 반영하여 비교하여 볼 때 한국과 일본의 결과가 비슷하였다. 즉 세대주 연령이 젊은 계층의 가족에는 유아가 있기 때문에 유란류의 지출액이, 또한 중년층에서는 청소년이 많기 때문에 과자류의 지출액이 다른 연령계층에 비하여 많았다. 한국은 연령계층이 높을수록 2세대 가족이 많기 때문에 다수 품목에 지출액이 많고, 일본의 중년층은 과자류를 포함하여 특히 곡류, 육류 등의 에너지 식품이나 외식의 지출액이 많다. 그러나 연령이 높은 계층에서는 세대 구성원이 거의 성인이며 평균연령이 높기 때문에 곡류, 육류, 외식 등의 지출액이 적었지만 어패류, 야채류 등의 전통식품이나 조리식품의 지출이 많았다. 3. 식품소비의 패턴은 세대주 출생연도별로 비교하면 한일 양국 모두 구세대일수록 주식 중시의 경향을 나타내고 신세대일수록 축산물, 유지류, 외부화 식품의 비중이 높았다. 그러나 품목 구성의 세대간 차이는 한국에 있어서는 매우 크지만 일본의 경우는 비교적 작았다. 따라서 식생활의 서구화, 외부화는 세대교체에 동반하여 한국에는 급속히 진행하지만 일본은 점진적으로 진행한다고 볼 수 있다. 4. 가계 식품 수요의 장기 변화에 미치는 요인은 소비지출, 가격, 세대주 출생연도, 연령 등의 네 가지 요인으로 나누어서 각각의 효과를 요인간으로 비교하면 한일 양국이 함께 가격의 효과가 가장 작다. 그러나 그 이외 요인별 효과의 상대적 중요성은 양국간에 다른데 한국은 소비지출의 효과가 출생연도나 연령 효과보다 크지만 일본은 경제적 요인인 소비지출보다 세대주의 출생연도나 연령 등의 비경제적 요인의 효과가 크다.

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국고채, 금리 스왑 그리고 통화 스왑 가격에 기반한 외환시장 환율예측 연구: 인공지능 활용의 실증적 증거 (A Study on Foreign Exchange Rate Prediction Based on KTB, IRS and CCS Rates: Empirical Evidence from the Use of Artificial Intelligence)

  • 임현욱;정승환;이희수;오경주
    • 지식경영연구
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    • 제22권4호
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    • pp.71-85
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    • 2021
  • 본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.

증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용한 공모주의 상장 이후 주가 등락 예측 (The prediction of the stock price movement after IPO using machine learning and text analysis based on TF-IDF)

  • 양수연;이채록;원종관;홍태호
    • 지능정보연구
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    • 제28권2호
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    • pp.237-262
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    • 2022
  • 본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

M&W 파동 패턴과 유전자 알고리즘을 이용한 주식 매매 시스템 개발 (Development of a Stock Trading System Using M & W Wave Patterns and Genetic Algorithms)

  • 양훈석;김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.63-83
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    • 2019
  • 투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.