• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.207-217
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• 2010

미국의 서브프라임 모기지 사태로 세계 주식시장의 폭락을 가져왔다. 개인 투자자는 외국인과 기관에 비해 손실률이 더 큰 것으로 판단되었다. 따라서 인터넷 HTS를 이용한 주식투자에 있어서 좀 더 과학적이고 기계적인 투자가 필요하다. 본 논문은 하락기 하락조정기 상승기 상승조정기에 개인 기관 외국인 Knowledge Base HTS를 이용한 주식 수익률 분석이다. Knowledge Base HTS인 e-friend를 설치한다. HTS 툴인 추세선, MACD, Bollinger Bands, Stochastic slow의 기능을 이용하여 HTS가 실제 주식 거래에서의 종합주가지수와 기관의 펀드수익률, 외국인 수익률을 비교분석 한다. 일반적으로 5개 종목을 거래한다는 가정 하에 하락기, 하락조정기, 상승기, 상승조정기에 있어서 소형주 5개, 중형주 5개, 대형주 5개의 수익률을 비교함으로서, 실제적인 하락률과 상승률에 관한 수익(손실)율을 비교 연구하여 금융 IT 분야 발전을 연구하는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.187-201
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• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.115-137
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• 2008

증권시장이 커짐에 따라 홈트레이딩시스템(Home Trading System)을 이용한 증권거래가 활발해지고 있다. HTS는 주식시세 조회를 비롯한 매매상담 등의 많은 기능을 제공하고 있다. 그러나 사용자의 편의성과 효용성을 중심으로 한 기능은 개발되고 적용되고 있지만 개인정보 및 거래의 안전성에 대한 보안기능은 미흡한 실정이다. 본 논문은 키로깅과 스니핑을 통해 HTS의 보안서비스를 분석하여 많은 개인정보가 노출됨을 설명한다. 그리고 취약점을 파악하여 HTS가 가져야할 바람직한 평가기준을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.84-93
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• 2021

본 연구의 목적은 COVID-19 전염병 확산이 투자자들에게 공포로 작용하면서 주가의 방향성과 변동성에 영향을 미치는지를 분석하는 것이다. COVID-19의 국내 확진자 정보를 이용하여 투자자 공포지수를 제안하고 주가에 대한 영향력을 실증 분석하였다. 주가의 방향성과 변동성 모형은 각각 그랜저 인과관계 모형, GARCH 모형을 이용하였다. 2020년 2월 20일부터 2021년 6월 30일까지의 코스피 주가지수를 이용한 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19 공포지수는 미래의 주가 수익률에 인과성을 보여주었다. 둘째, COVID-19 공포지수가 수익률의 변동성에는 오히려 음의 영향을 주고 있다. 향후 연구에서는 주가지수 대신 개별 기업 경영 실적과 주가를 이용하여 그 원인을 파악할 필요가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.259-266
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• 2020

과거 인공지능 분야에서는 지식 기반의 전문가 시스템 및 머신러닝 알고리즘들을 금융 분야에 적용하는 연구가 꾸준하게 수행되어 왔다. 특히 주식에 대한 지식 기반의 시스템 트레이딩은 이제 보편화되었고, 최근에는 대용량 데이터에 기반한 딥러닝 기술을 주가 예측에 적용하기 시작했다. 이중 LSTM은 시계열 데이터에 대한 검증된 모델로서 주가 예측에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 주가 예측 모델로서 LSTM을 적용할 때 성능향상을 위해 고려해야 할 복잡한 매개변수 설정과 적용 함수들에 대해 적합한 조합 방법을 제안하도록 한다. 크게 가중치와 바이어스에 대한 초기화 대상과 설정 방법, 과적합을 피하기 위한 정규화 적용 대상과 설정 방법, 활성화 함수 적용 방법, 최적화 알고리즘 선택 등을 제시한다. 이 때 나스닥 상장사들에 대한 대용량 데이터를 바탕으로 각각의 방법들을 적용하여 정확도를 비교하면서 평가한다. 이를 통해 주가 예측을 위한 LSTM 적용 시 최적의 모델링 방법을 실증적인 형태로 제안하여 현실적인 시사점을 갖도록 한다. 향후에는 입력 데이터의 포맷과 길이, 하이퍼파라미터들에 대한 성능평가를 추가 수행하여 주요 설정 항목들의 조합에 대한 일반화 연구를 수행하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.