• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.523-526
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• 2009

시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있으나 주식시장의 경우 패턴 분석 및 예측에 관련되어 많은 연구가 이루어져 있지 않고 있다. 이는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 생각되어지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov Complexity로 측정, 그 무작위성의 정도와 본 논문에서 제시한 반전역정렬로 예측하는 주가의 예측 간의 상관관계를 보인다. 이를 위하여 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이들 주식 데이터의 등락을 양자화된 문자열로 변환하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov Complexity가 높은 경우에는 주가 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov Complexity가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 등락 예측 율은 단기 예측은 12%이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1435-1440
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• 2021

저금리 시대의 도래로 인해 많은 투자자들이 주식 시장으로 몰리고 있다. 과거의 주식 시장은 사람들이 기업 분석 및 각자의 투자기법을 통해 노동 집약적으로 주식 투자가 이루어졌다면 최근 들어 인공지능 및 데이터를 활용하여 주식 투자가 널리 이용되고 있는 실정이다. 인공지능을 통해 주식 예측의 성공률은 현재 높지 않아 다양한 인공지능 모델을 통해 주식 예측률을 높이는 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 다양한 인공지능 모델에 대해 살펴보고 각 모델들간의 장단점 및 예측률을 파악하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 주식예측 인공지능 프로그램으로 인공신경망(ANN), 심층 학습 또는 딥 러닝(DNN), k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), LSTM에 대해 살펴보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.576-579
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• 2024

경제 위기 대비를 위해 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 이상을 탐지하는 목적을 가지고 있다. 글로벌 이슈와 경제 위기 대비를 위해 주식시장 변동성 예측의 중요성이 부각되고 있으며, 기존의 주식시장 변동성 지수인 VIX 의 한계로 인해 더 복잡한 모델 및 인공지능을 활용한 연구에 관심이 집중되고 있다. 기존의 주식시장 변동성 예측에 관한 연구들은 통계적인 방법을 사용했으며 인공지능을 이용한 연구 또한 대부분 이상치 구간을 표시하여 예측을 목표로 하고 있으나 이러한 접근법은 라벨이 있는 데이터 수집 어려움, 클래스 불균형 문제가 있다. 본 연구는 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 탐지에 기여하고 지도 학습 방식 대신 비지도 학습 기반의 이상탐지모델을 사용하여 주식시장 변동성을 예측하는 새로운 방법론을 제안한다. 본 연구에서 개발한 인공지능 모델은 IsolationForest 모델을 활용하며, 시계열 데이터를 전처리한 후 정상성을 확보하는 등의 과정을 거친다. 실험 결과로 인공지능 모델이 주요 경제이슈를 이상치로 검출하는 성능을 확인하였으며 재현율 약 93.6%, 정밀도 100%로 높은 성능을 달성했다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.745-760
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• 2021

금융시장에서 주식 가격 자체 또는 가격의 방향성에 대한 예측은 오래 전부터 관심의 대상이 되어 왔기에 여러 방면에서 다양한 연구가 이어져 왔다. 특히 1960년대에 들어서며 많은 연구가 진행되었고 예측가능성에 대해 찬반의 의견들이 있었는데, 1970년대에 나타난 효율적 시장 가설이 지지를 받으면서 주식 가격의 예측은 불가능하다는 의견이 주를 이루었다. 그러나 최근 기계학습 등 예측기술의 발달로 인해 주식 시장에서 미래를 예측해 보려는 새로운 시도가 이어져, 주식시장의 효율성을 부정하고 높은 예측력을 주장하는 연구들이 등장하고 있다. 이 논문에서는 과거 연구들을 평가방법 별로 정리하고, 새로운 주장의 신빙성을 확인하기 위해 이차판별분석, support vector machine, random forest, extreme gradient boost, 심층신경망 등 다양한 기계학습 모형을 적용하여 한국유가증권시장에 상장된 종목 중 삼성전자, LG화학, Naver 주식 가격의 방향성을 예측해보았다. 이때, 널리 사용되는 기술적 지표 변수들과 더불어 price earning ratio, price book-value ratio 등 회계지표를 활용한 변수와, 은닉마르코프모형의 출력값 변수를 사용하였다. 분석결과, 이번 연구의 조건 하에서는 통계적으로 유의미한 예측력을 제시하는 모형이 존재하지 않았고, 현 시점에서 단기 주가 방향성의 예측은 어렵다고 판단되었다. 비교적 단순한 이차판별분석 모형과 회계지표를 활용한 변수를 추가한 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였다는 점에서, 복잡한 모형을 시도하기 보다는 주식 가격에 대한 투자자들의 의견 및 심리가 반영될 수 있는 다양한 변수를 개발하여 활용한다면 향후 유의미한 예측이 가능할 수도 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.19-24
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• 2020

4차산업혁명의 핵심인 인공지능 기술은 인간의 능력을 뛰어넘어 주식예측에도 적용하고 있으면 예측이 불가능한 것을 딥러닝 기법과 머신러닝을 통하여 지능화된 판단을 내리고 있는 실정이다. 미국의 펀드매니지먼트 회사에서는 증시 에널리스트의 역할을 인공지능이 대신하고 있으며, 이 분야의 연구가 활발히 진행 중에 있다. 본 연구에서는 BLSTM을 이용하여 기존의 LSTM방식의 단방향 예측에서 발생하는 오류를 줄이고, 양방향으로 예측하여 예측에 대한 오류를 줄이고, 주식 가격에 영향을 미치는 거시 지표, 즉 경제성장률, 경제지표, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량을 분석한다. 거시 지표 분석 후에 개별 주식에 대한 PBR, BPS, ROE 예측과 가장 주식 가격에 영향을 미치는 외국인, 기관, 연기금 등 매수와 매도 물량을 분석하여 주식의 목표주가를 정확히 예측하여 주식 투자에 도움을 주기 위해 본 연구를 수행했다.

• 재무관리연구
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• 제10권2호
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• pp.137-159
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• 1993

본 연구에서는 우리나라의 금융자산, 특히 회사채와 주식이 인플레이션과 관련하여 어떠한 행태를 보이는가를 실증적으로 살펴본다. 1976년부터 1992년까지의 기간중 채권 및 주식수익률에 피서가설이 성립하는가의 여부, 주식수익률과 기대인플레이션과 관련된 Fama의 허구성가설 및 Geske & Roll의 역인과성가설 등을 공적분관계검정 및 VAR모형의 예측오차 분산분해등을 통하여 포괄적으로 결정한다. 이를 위하여 본 연구는 다음과 같은 순서로 진행하였다. 첫째, 단순정태회귀분석을 통하여 우리나라 금융시장에서 주식이나 채권이 기대된 인플레이션이나 예상치 못했던 인플레이션에 대해 얼마나 인플레이션방어수단으로 유효한지를 살펴보았다. 우선, 회사채수익률의 경우 피서가설의 성립을 기각하기 어려웠다. 반면, 주식의 경우에는 피서가설이 성립될 수 없음은 물론이고, 대부분의 선진국가들처럼 기대인플레이션에 주식수익률이 만대방향으로 반응하는 것으로 나타났다. 주식수익률을 설명하는 변수에 예상되는 산업생산증가나 통화량증가를 나타내는 변수들을 추가하여도 주식수익률과 기대인플레이션간의 부의 관계는 여전히 유의적인 것으로 남아있었다. 따라서 파마의 주식수익률과 기대인플레이션간의 허위관계가설은 우리나라 주식시장에서는 적용되지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 단순정태분석에서 활용된 여러 회귀식들이 가성적회귀관계(假性的回歸關係)를 나타내는 경우를 확인하기 위하여 공적분관계가 형성되는지를 검정하였다. 그 결과, 회사채수익률과 인플레이션은 공적분관계가설이 기각되지 않았으나, 주식수익률과 기대인플레이션간에는 공적분관계가 나타나지 않았다. 공적분관계에 입각하여 오차수정모형을 추정한 결과, 회사채수익률의 변화는 단기적인 인플레이션의 동태를 예측하는데 있어서 도움을 주지만, 기대인플레이션 및 예상산업생산증가률의 변화는 주식실질수익률의 단기적 동해예측에 개별적으로는 도움이 되지 못하였다. 마지막으로 여러 변수들의 관계를 사전적으로 설정하지 않고 VAR 모형의 오차분해를 통하여 인과관제를 분석한 결과, 주식수익률과 기대인플레이션이 허구적(虛構的)인 관계가 아님을 시사하고 있다. 그러나, 주식수익률변동은 예상산업생산증가에 의하여 어느정도 설명이 가능하고 대부분의 경제변수에 대하여는 외생적인 성격을 강하게 보여주고 있어서, 기대인플레이션과의 인과관계에 있어서도 선행적인 위치를 지지하고 있다.

• 재무관리연구
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• 제25권1호
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• pp.23-49
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• 2008

본 논문의 목적은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 확률추세로부터 어떻게 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수인 경기동행지수와 산업생산 등을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 연구모형을 설정한 후 세 가지 검정절차를 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 당월의 전체 주식시장 수익률은 과거의 시차를 지닌 특정 산업부문 포트폴리오 수익률에 대하여 양(+)의 상관관계를 유지하고 있다는 '예측 1'과 전체 주식시장의 수익률은 특정산업부문의 수익률에 대하여 선행성을 지닐 수 없다는 '예측 2'에 대한 검정 결과는 '예측 1'과 '예측 2'가 지지되고 있음을 파악할 수 있었다. 그리고 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체 주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보의 점진적 확산 현상이 발생하게 되는가를 검토하기 위하여 각 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR 모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는 지를 분석하였다. 분석결과 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 5% 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있어 산업제품의 가격 상승과 하락이 경제에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 특히 음료 업종에서 전체 주식시장 수익률과 상호간의 인과성을 나타내었으며, 인터넷과 화장품 업종에서는 전체 주식시장 수익률이 이들 업종에 대하여 일방적인 영향을 보이고 있음을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.329-338
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• 2022

COVID-19 팬데믹으로 비대면 경제 상황이 전개되면서 주식시장에서는 언택트 주식 집단이 등장하였다. 본 연구는 COVID-19 팬데믹 상황에서 감염병 확산에 따른 한국 COVID-19 공포지수를 제안하고, 언택트 주식 수익률과 콘택트 주식 수익률에 대한 영향력을 분석하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국 COVID-19 공포지수를 이용한 그랜저 인과관계 분석 결과 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스와 같은 콘택트 주식의 수익률에서 유의적인 인과성이 나타났다. 둘째, LSTM 모형 기반의 주가 예측 결과 카카오, 대한항공과 네이버의 예측 성과가 높게 나타났다. 셋째, 예측 주가를 이용한 Alexander 필터 진입 전략의 투자 성과는 네이버 선물과 카카오 선물에서 높게 나타났다. 본 연구는 비대면 경제가 본격화된 COVID-19 상황에서 언택트 주식과 콘택트 주식에 대한 COVID-19 팬데믹 확산의 영향력을 분석하였다는 점에서 기존 연구와 차별점을 찾을 수 있다.

• 재무관리연구
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• 제11권2호
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• pp.109-130
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• 1994

이 논문에서는 3대 투자신탁회사의 주식형 펀드의 투자성과를 측정하고자 하는 데 목적이 있다. 추가적으로 자산운용의 실무적 현실을 고려하여 각 펀드의 속성(주식편입비율 한도, 대상투자자, 운용회사)의 차이가 투자성과와 어떤 관련을 갖고 있는가를 분석함으로써 투자신탁에 내재하는 도덕적 위해의 문제를 노출시켜 보고자 한다. 이 논문에서는 우리나라 3대 투신사의 29개 주식형 펀드에 대한 1984. 2분기${\sim}$1993. 1분기의 분기수익률 자료를 사용하여 시장예측능력과 포트폴리오 선택 능력을 측정하였다. 시장예측능력의 척도로서 Henriksson & Merton(1981)이 제시한 척도를 사용하였으며, 선택 능력의 척도로서 Treynor & Black(1973)의 평가비율과 Fama(1972)의 순선택능력 을 사용하였다. 그 결과 자산운용을 담당하는 투신사와 주식편입비율 한도에 관계없이 주식형 펀드들의 시장예측능력과 선택능력 모두가 음의 값을 보이 고 있다. 예외적으로 외국인전용 펀드의 투자성과는 내국인을 대상으로 하는 투자신탁에 비하여 다소 우수한 성과를 보이고 있다. 표본으로 사용한 5개 외국인전용 펀드는 다른 펀드와 마찬가지로 음의 시장예측능력을 보여주고 있으나, 평가비율은 다른 포트폴리오들과는 달리 양의 값을 갖고 있고, 이들의 순선택능력은 음의 값을 보이긴 하지만 다른 포트폴리오보다 그 절대 값이 보다 작다. 이러한 결과는 외국인전용 펀드의 포트폴리오선택능력이 보다 우수하였다는 것을 의미한다. 외국인전용펀드가 보다 나은 선택능력을 보여준 이유는 이들이 투자자문위원회라는 감시 장치를 갖고 있기 때문인 것으로 판단된다. 환언하면 국내투자자용 펀드의 열등한 투자성과는 감시장치가 없는 데 따른 일종의 도덕적(道德的) 위해(危害)로 해석된다.

• 물과 미래
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• 제56권12호
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• pp.55-65
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• 2023