• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.545-546
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• 2021

최근 주식시장의 관심이 급격하게 높아지고 있으며, 코로나 19의 영향으로 신규 투자가 더욱더 늘어나고 있다. 하지만 개인의 투자자의 경우 기관보다 취득할 수 있는 정보의 양이 제한적이고 정보의 취득 시점이 늦기 때문에 개인의 투자자는 정보를 주관적으로 판단할 수밖에 없는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 주식매매의 객관적인 판단을 위하여 페어 트레이딩 기반 빅데이터 분석을 이용하여 주식 매매 시기를 사용자에게 알려주는 알림 시스템을 제안한다. 주식 매매 시기 알림 시스템을 적용할 때 사용자에게 객관적인 주식 매매 시기를 알려주어 투자 손해를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제3권2호
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• pp.57-70
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• 1997

주식 시장을 예측하는 문제는 금융 분야에서 중요한 관심이 되어왔다. 주식 시세는 시장 환경의 변화에 따라 급격한 변화를 갖는다. 따라서 주식 투자로부터 이윤을 창출하기 위해서 주식을 사고 파는 시점을 결정하는 문제는 중요하다. 본 연구에서는 주시 매매 타이밍을 예측하기 위해서 캔들스틱 차트(Candlesticks chart)분석을 이용한 전문가 시스템(Expert System)으로서 '차트 해석기 (Chart Interpreter)'를 설계, 개발하였다. 주식 가격의 변동을 예고하는 패턴들을 정의하고 그 패턴들의 의미에 따라 매미결정을 첨가한 규칙을 생성하였다. 정의된 패턴들은 의미에 따라 크게 하락형, 상승형, 중립형, 추세지속형, 추세 전환형으로 분류된다. 정의된 패턴과 지식베이스의 유용성을 검증하기 위해서 수행된 1992년부터 1997년에 걸친 과거 한국 주식 시장 실거래 투자 데이터에 대한 실험결과는 평균 투자 성공률이 약 72%로서 주식시장에서 투자자들의 투자를 돕는데 우수한 지표로서 사용될 수 있음을 보였다. 또한, 개발된 지식베이스는 특정 연도나 특정 분야에 따라 예측력이 크게 변하지 않은 시간 독립적이고 분야 독립적인 특성을 가짐으로 분야나 시간에 구애받지 않고 사용할 수 있다는 장점을 갖는다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.93-98
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• 2001

전자상거래 시스템은 시스템의 확장, 유지, 보수문제 등의 문제가 개발에 어려움을 주고 있다. 이에 본 논문에서는 JAVA 와 CORBA를 이용하여 3-Tier주식매매 관리 시스템을 제안한다. 본 시스템은 CORBA의 이벤트 서비스를 이용하여 인터렉티브한 환경을 구현하였고, 확장성, 속도, 유연성, 보안성, 유지·보수, 효율성이 뛰어난 시스템을 위하여 CORBA와 JDBC 미들웨어를 이용하여 3-tier 구조 주식매매 관리 시스템을 구현하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.207-212
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• 2004

본 논문은 주식 매매 시스템을 위한 강화 학습 구조를 제시한다. 매매 시스템에 사용되는 매개변수들은 Q-학습 알고리즘에 의하여 최적화되고, 인공 신경망이 값의 근사치를 구하기 위하여 활용된다 이 구조에서는 서로 유기적으로 협업하는 다중 에이전트를 이용하여 전역적인 추세 예측과 부분적인 매매 전략을 통합하여 개선된 매매 성능을 가능하게 한다. 에이전트들은 서로 통신하여 훈련 에피소드와 학습된 정책을 서로 공유하는데, 이 때 전통적인 Q-학습의 모든 골격을 유지한다. 실험을 통하여, KOSPI 200에서는 제안된 구조에 기반 한 매매 시스템을 통하여 시장 평균 수익률을 상회하며 동시에 상당한 이익을 창출하는 것을 확인하였다. 게다가 위험 관리의 측면에서도 본 시스템은 교사 학습(supervised teaming)에 의하여 훈련된 시스템에 비하여 더 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.209-224
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• 2003

최근 전자 상거래 인프라의 발전으로 인해, 온라인 상에서 주식의 매매가 이루어지는 전자 주식 매매 시스템(Electronic Stock Trading Systems: 약칭 ESTS)의 사용이 확산되고 있다. ESTS 상에서는 다양한 기밀 등급을 가진 정보가 서로 다른 신뢰 등급을 갖는 사용자에 의해 공유된다. 특정 정보가 허가된 사용자에 의해서만 접근되도록 보장하기 위해서는, 트랜잭션의 동시성 제어 과정에서의 다등급 보안 데이타베이스 시스템의 사용이 반드시 필요하다. 한편 ESTS 상에서는 분석적인 성향의 트랜잭션과, 매매 체결을 목적으로 하는 실시간 트랜잭션이 동시에 수행되므로, 기존에 고안된 여러 보안 동시성 제어 기법들이 적용되는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 ESTS 환경에서의 보안 동시성 제어를 위한 프로토콜인 보안 단일 스냅샷(Secure One Snapshot: 약칭 SOS) 프로토콜을 제안한다. SOS는 운용 데이터베이스 외에 하나의 스냅샷을 추가로 유지하여 비밀 경로의 생성 가능성을 차단함과 동시에 실시간 동시성 제어 알고리즘이 용이하게 적용될 수 있는 유열성을 제공한다. 또한 SOS는 완화된 정확성 기준을 사용함으로써 데이타의 신선도를 유지하기 위해 관리되는 큐의 길이를 감소시킬 수 있는 방법도 제시한다. 본 논문에서는, SOS의 동작 과정을 예를 통해 소개하고, 프로토콜의 정확성에 대한 분석을 제공한다.

• 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.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.277-280
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• 2015

자본주의는 시장 경제를 토대로 하고 있다. 시장 경제는 주식시장이 핵심이며, 주식시장의 위험회피를 위한 파생시장은 결국 자본주의의 가장 근본적인 요소이다. 다양하고 복잡한 파생시장에서 시스템 트레이딩의 중요성은 나날이 커지고 있으며, 감정을 극복하고 전략적인 매매를 하기 위한 최선의 방법이기도하다. 한국의 시스템 트레이딩은 전통적인 TS와 최신기술로 탄생한 Multicharts가 있다. Multicharts는 틱 단위의 신호데이타를 분석하여 실시간 거래를 할 수 있는 뛰어난 시스템이지만 아직 스마트폰 에이전트가 없다. PC에서는 Multicharts의 모든 기능을 수행할 수 있지만 관리자가 어디에서나 상황을 체크하고 제어할 수 있다면 훨씬 효과적인 운용이 가능할 것이다. PC에 기록되는 신호정보와 거래정보를 스마트폰으로 확인하고, 전략 실행을 스마트폰에서 제어하는 것만 가능해도, 보다 여유롭고 효율적인 파생거래를 할 수 있다. 이를 위해 안드로이드 폰과 PC간의 보안 연결을 설정하고 데이터 동기화를 구축하며, 이벤트 처리를 구현했다. 그리고 다수의 샘플 전략을 이용하여 스마트폰 UI를 구성하고 이의 효율성을 테스트하였다.

• 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.

• 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.