• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.448-451
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• 2022

주식과 암호화폐 거래는 매매방식에 있어서 유사한 점이 있지만 기업의 사업분야, 자본금, 순이익 등의 경영현황과 미래가치에 영향을 많이 받는 주식과는 다르게 암호화폐는 실물 실체가 없으며 탈중앙화, 전산화된 데이터를 기반으로 하며 심리적인 요소가 크게 작용하여 단기적인 변동이 클 수 있다. 본 연구에서는 이러한 암호화폐 거래의 특성을 활용하여 특정 암호화폐에 관련된 뉴스기사들을 수집하고 그 암호화폐의 가격 변화 데이터와 연관되어 가격예측 딥러닝 모델을 생성하고 해당 암호화폐에 대한 신규 뉴스기사가 발생되었을 때 이를 이용하여 매수, 매도, 관망 등과 같은 매매 정보를 예측 적용할 수 있게 하였다. 첫째, 뉴스 기사에서 언급한 암호화폐를 매수, 매도, 관망 중 어느 편이 좋을 것인지 추천하는 알고리즘을 구현하였고, 둘째, 매수 이후 매매 차익을 위한 매도 시점이나 매도 이후 저가매수에 유리한 시점을 제안하는 알고리즘을 구현하였다. 또한, 실시간 뉴스기사 수집 및 예측한 매매 판단에 따라 매매 자동화 시스템을 구현하여 수익률을 직접 확인함으로써 그 유효성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.81-93
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• 2022

주식 투자는 가장 널리 알려진 재테크 방법들 중 하나지만 실제 투자를 통해 수익을 얻기는 쉽지 않기 때문에 과거부터 효과적이고 안정적인 투자 수익을 얻기 위한 다양한 투자 전략들이 고안되고 시도되어 왔다. 그중 변동성 돌파 전략(Volatility Breakout)은 일일 단위로 일정 수준 이상의 범위를 뛰어넘는 강한 상승세를 돌파 신호로 파악하여 상승하는 추세를 따라가며 일 단위로 빠르게 수익을 실현하는 전략으로 널리 쓰이고 있는 단기 투자 전략들 중 하나이다. 그러나 주식 종목마다 가격의 추이나 변동성의 정도가 다르며 동일한 종목이라도 시기에 따라 주가의 흐름이 일정하지 않아 주가를 예측하고 정확한 매매 시점을 찾아내는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 단순히 종가 또는 장기간에 걸친 수익률을 예측하는 기존 연구 방법들과는 달리 단기간에 수익을 실현할 수 있는 주식과 같은 시계열 데이터 분석에 적합한 양방향 장단기 메모리 심층 신경망을 이용하여 변동성 돌파 전략 기반 매매 시의 수익률을 예측하여 주식을 매매하여 방법을 제안한다. 이렇게 학습된 모델로 테스트 데이터에 대하여 실제 매매를 가정하여 실험한 결과 기존의 장단기 메모리 심층 신경망을 이용한 종가 예측 모델보다 수익률과 안정성을 모두 상회하는 결과를 확인할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제12권4호
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• pp.15-37
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• 2006

본 논문은 증권거래소 이상매매 적출업무의 효율성을 제고하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하는 방안에 대해 연구하는 것을 주된 목적으로 한다. 이 과정에서 국내 증권거래소의 이상매매 적출모형과 데이터마이닝을 활용한 해외사례로서 미국 NASD의 ADS를 소개한 뒤, 실증분석에 사용될 자료들을 시세조종 종목과 정상 종목으로 나누어 검토한다. 국내에서 주식시장의 이상매매 적출에 대한 데이터마이닝 기법의 적용에 대한 연구가 없는 상황에서 다양한 입력변수를 만들어 실제로 데이터마이닝 기법들을 적용하여 적출성과를 상호 비교한 결과와 시사점을 기술하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.257-264
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• 2003

일반적인 동적 매매 환경에서의 금융 예측 시스템은 주어진 목적을 최적으로 만족시키는 매매 형태를 찾고자 한다. 본 논문은 수익률을 극대화시키기 위하여 추출과 여과라는 두개의 단계로 구성된 새로운 형태의 주식 매매 시스템을 제안한다. 주식 추출 단계에서는 특정 시계열 패턴에 부합하는 주식을 추출하는데, 이러한 시계열 패턴은 기술 지표 값들의 조합으로 표현된다. 그리고 여과 단계에서는 추출된 주식 집합에 여과 규칙들을 적용하여 실제 매매 대상이 되는 주식들을 골라내는데, 여과 규칙은 과거 주가 데이터로부터 자동으로 유도되었다. 이를 위하여, 우리는 먼저 방대한 과거 일별 주가 데이터로부터 기술 지표 값들을 계산하였다. 계산된 기술 지표 값들은 시계열 패턴을 추출하는데 사용되고 이 값들의 이산화 구간들의 분포가 양성 및 음성 데이터들에 대하여 계산된다. 본 논문에서는 독특한 분포를 보이는 구간에 존재하는 기술 지표 값들이 주가의 향후 움직임을 예측하는 데 도움을 준다는 가정을 하였다. 그리고 여과 규칙은 바로 이런 독특한 분포를 보이는 구간 내의 데이터 값들로부터 자동으로 유도되었다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 본 논문에서 제시한 트레이딩 시스템이 시장 평균 수익률을 상회한다는 사실을 확인함으로써 위의 가정에 대한 검증을 할 수 있었다.

• 산업과 과학
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• 제2권3호
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• pp.22-28
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• 2023

본 연구에서는 변동성 전략과 Fear and Greed 지수를 통하여 미국 주식의 매매를 자동으로 하는 연구를 진행하였다. 주식 시장의 변동성은 주가 변동을 유발할 수 있는 일반적인 현상이다. 투자자는 예상되는 변동성 수준에 따라 주식을 사고 파는 변동성 전략을 구현함으로써 이러한 변동성을 이용할 수 있다. 이 논문의 목적은 주식 시장에서 수익을 창출하는 변동성 전략의 효과를 탐구한다. 본 연구는 주식시장의 2차 데이터를 활용한 정량적 연구 방법론을 채택하여, 데이터에는 2016년부터 2020년까지 5년 동안 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 S&P 500 인텍스 주식에 대한 일일 주가 및 일일 변동성 측정치가 포함하였다. 전략은 변동성이 낮은 기간에서 주식을 사고 높은 변동성 기간에서 주식을 매도하는 것을 포함하였다. 결과는 변동성 전략이 샘플 기간 동안의 벤치마크 수익률 7.5%에 비해 연평균 9.2%의 긍정적인 수익률을 창출하였다. 따라서 전략이 샘플 기간의 5년 중 4년에서 벤치마크 수익률을 능가한다는 것을 나타났다. 이 전략은 2020년 COVID-19 대유행과 같이 시장 변동성이 높은 기간 동안 특히 잘 수행되어 벤치마크 수익률 5.5%에 비해 14.6%의 수익률을 기록하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제35권2호
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• pp.133-166
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• 2013

본 논문은 2008년 6월~2011년 11월 기간 동안 우리나라 주식형 펀드의 자료를 이용하여 소프트달러(위탁매매수수료)와 펀드 특성 사이의 관계 및 위탁매매수수료와 투자수익률 사이의 관계에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과, 운용보수 및 판매보수는 위탁매매수수료와 음(-)의 관계를 가지는 것으로 확인되었는데, 이는 투자자가 상대적으로 명확하게 인지할 수 있는 운용보수 및 판매보수 수준을 높이기보다는 숨겨진 비용인 위탁매매수수료를 통해 간접적으로 보상이 이루어짐을 시사한다. 한편, 위탁매매수수료와 펀드성과 사이의 관계를 살펴본 결과, 위탁매매수수료가 높을수록 현재의 성과와 음(-)의 관계를 가지며, 단기적으로 미래의 성과를 제고하는 데 기여하지 못하는 것으로 확인되었다. 이러한 분석 결과는 투자자와 운용사의 이해상충의 완화와 대리인 문제의 효과적인 통제를 위한 제도 정비의 필요성을 시사하는 것으로 생각된다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제10권3호
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• pp.51-63
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• 1988

본(本) 연구(硏究)의 목적은 주식시장이론(株式市場理論)에서 개발된 시장(市場)의 중강효율가설(中强效率假設)(semi-strong from of the efficient market hypothesis)을 적용, 서울 강남지역 137개 유형의 아파트에 대한 1983년부터 1988년까지의 분기별(分期別) 매매가격자료(賣買價格資料)를 사용하여 주택매매시장(住宅買賣市場)의 효율성(效率性)을 실증분석하고자 함에 있다. 본(本) 연구(硏究)의 실증분석결과에 의하면 주택투자자(住宅投資者)들이 정부정책의 변화나 아파트 가격에 영향을 주는 공공정보(公共情報)들을 빠른 시일내에 자본화(資本化)(capitalize)하지 못함으로써 주택매매시장(住宅賣買市場)은 재정이윤(裁定利潤)(arbitrage profit)이 상당기간 존재하는 비효율성(非效率性)을 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 주택이라는 재화(財貨)의 특수성에도 원인이 있지만 더 중요한 원인으로는 만성적인 주택수급(住宅需給) 불균형(不均衡)과 공공정보(公共情報)에 대한 투자자들의 이질적(異質的) 기대(期待)(heterogeneous expectation)를 들 수 있다.

• 재무관리논총
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• 제9권1호
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• pp.163-187
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• 2003

본 연구는 옵션가격 및 거래량 자료를 이용하여 옵션시장의 가격발견 기능에 대해서 분석을 시도하였다. 이를 위해 먼저 옵션가격과 거래량 정보가 현물시장을 선행하는 현상에 대해서 분석해 보았다. 옵션가격은 실제 현물지수를 약 1시간 정도 선행하는 것으로 관찰되었다. 콜옵션 가격이 풋옵션에 비해서 상대적으로 옵션시장에서 높게 거래되는 경우 이는 현물주식시장에서의 주가상승을 예고하는 것으로 나타났다. 옵션 거래량 정보 역시 현물시장의 가격움직임을 예측하는데 유효한 것으로 관찰되었다. 콜옵션의 풋옵션 대비 상대적인 거래증가는 투자자의 낙관적인 장세전망을 반영해 일단 현물지수의 상승을 야기하는 것으로 나타났으나 이후 투자자의 풋옵션을 통한 헤지(hedge) 수요의 증가로 이어지는 것으로 조사되었다. 두 번째로 본 연구는 이러한 옵션시장의 가격발견 기능을 이용하여 매매전략을 수립하고 이를 통하여 투자이익을 극대화시킬 수 있는지에 대해서 살펴보았다. 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 고평가(증가) 되었을 경우 이는 주가상승을 미리 예고하고 있는 신호로 받아들어져 주식을 매입하고 반대로 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 저평가(감소) 되었다면 주가하락을 예측하기 때문에 주식을 매도함으로써 투자이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 실증분석 결과는 우선 옵션 가격정보를 이용하여 현물시장에서 지수 바스켓 포트폴리오를 매매하려는 전략은 30분 내외의 단기 투자에는 유효하나 그 이상의 투자기간을 가지는 경우에는 예상과는 다른 결과를 초래하였다. 반면 옵션시장에서의 콜옵션과 풋옵션의 상대적인 거래량 정보는 현물주식시장의 움직임을 예측하는데 옵션 가격정보에 비해서 보다 효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.267-272
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• 2020

거시경제는 한 나라 경제 전체의 움직임을 보여주기 때문에 주식을 분석할 때 선행되어 분석되는 지표 중 하나이다. 실업률, 이자율, 물가, 국민소득, 환율, 통화량, 국제수지 등 국가차원의 경제 상황 전반은 주식시장에 직접적인 영향을 미치고, 경제 지표는 개별 주가와의 상관관계가 있기 때문에 주식을 예측하기 위해 많은 증권사 애널리스트들이 관심 있게 지켜보고, 개별 주가에 영향을 고려하여 매수와 매도를 판단하는 주요한 근거자료가 되고 있다. 주가에 영향을 미치는 경제 지표를 선행지표로 분석하고, 주가예측을 딥러닝 기반의 예측을 통하여 예측 후 실제 주가를 비교하여 차이가 발생하면 거시지표에 대한 가중치를 조절하여 지속적인 반복학습을 통하여 주식의 매수와 매도를 판단한다면, 주식은 더 이상 도박과 같은 투기가 아닌 건전한 투자가 될 수 있다. 따라서 본 연구는 거시지표와 인공지능의 딥러닝 알고리즘방식을 이용하여 자동화된 주식매매가 가능하도록 연구를 수행하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.661-670
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• 2012

명료하면서도 수익이 나는 주식투자기법을 만들기 위해서는 투자수익 발생구조와 투자자의 상황, 그리고 주식시장의 장세가 통합적으로 고려되어야 한다. 그러나 통합적 이해 과정은 주식투자자들로 하여금 오랜 시간과 많은 비용을 요구하게 된다. 본 논문에서는 주식투자자가 자기 상황에 적합한 주식투자모델을 완성하는데 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있도록 주식투자 고려요소들을 분류하고, 그 요소들을 통합해 가는 과정을 로드맵화 하였다.