• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.37-47
• /
• 2011

Stock price index option market has various investment strategies that have been developed. Specially, arbitrage strategies are very important to be efficient in option market. The purpose of this study is to improve profit using rough set and Box spread by using past option trading data. Option trading data was based on an actual stock exchange market tick data ranging from 2001 to 2006. Validation process was carried out by transferring the tick data into one-minute intervals. Box spread arbitrage strategies is low risk but low profit. It can be accomplished by back-testing of the existing strategy of the past data and by using rough set, which limit the time line of dealing. This study can make more stable profits with lower risk if control the strategy that can produces a higher profit module compared to that of the same level of risk.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.20 no.6
• /
• pp.1061-1073
• /
• 2009

Stock price index option investing is a scientific investment method and various index and investment strategies have been developed. The purpose of this study is to apply the variety of option investment strategies that have been introduced in the market and validate them using past option trading data. Option data was based on an actual stock exchange market tick data ranging from September 2001 to January 2007. Visual Basic is used to propose an option back-testing model. Validation process was carried out by transferring the tick data into ten-minute intervals and empirically analyzed. Furthermore, most option-related strategies have been applied to the model, and the usefulness of each strategies can be easily evaluated. As option investment has high leverage followed by high risks and profit, the optimal option investment strategy should be used according to the market condition at the time to make stable profit with minimum risk.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.13 no.11
• /
• pp.48-58
• /
• 2013

The stock market is constantly changing and sometimes a slump or a sudden rising in stocks happens without any special reason. So the stock market is recognized as a complex system and it is hard to predict the change on stock prices. In this paper we consider the stock market to a network consisting of stocks. We analyzed the dynamics of the Korean stock market network and evaluated the changing of the correlation between shares consisting of the time series data of 137 companies belong to KOSPI200. Our analysis shows that the stock prices tend to plummet when the correlation between stocks is very high. We propose a method for recommending the stock portfolio based on the analysis of the stock market network. To show the effectiveness of the recommended portfolio, we conducted the simulated stock investment and compared the recommended portfolio with the efficient portfolio proposed Markowitz. According to the experiment results, the rate of return of the portfolio is about 10.6% which is about 3.7% and 5.6% higher than the average rate of return of the efficient portfolio and KOSPI200 respectively.

• Journal of Convergence for Information Technology
• /
• v.11 no.9
• /
• pp.84-93
• /
• 2021

The purpose of this study is to analyze whether the spread of COVID-19 infectious diseases acts as a fear to investors and affects the direction and volatility of stock returns. The investor fear index was proposed using the domestic confirmed patient information of COVID-19, and the influence on stock prices was empirically analyzed. The direction and volatility models of stock prices used the Granger causality and GARCH models, respectively. The results of empirical analysis using the KOSPI index from February 20, 2020 to June 30, 2021 are as follows: First, the COVID-19 fear index showed causality to future stock prices. Second, the COVID-19 fear index has a negative effect on the volatility of KOSPI index returns. In future studies, it is necessary to document the cause by using individual business performance and stock price instead of the stock index.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.409-414
• /
• 2012

이 논문은 기존의 포트폴리오와 관련된 모형에 경기변동(business cycle)과 관련된 변수들을 포함하였을 경우 경기변동이 개인투자자들의 현금 및 주식보유를 통한 자본이득 극대화와 어떤 관련성이 있는지와 관련된 것이다. 기존 문헌들을 살펴보면, 개인투자자들은 경기호황기에는 모멘텀 투자와 소형주와 성장주 등에 포트폴리오를 분산투자하지만 경기가 침체기(recession)에 들어설 경우 수익률이 급등락 하는 특성을 지니는 소형주(small cap)에 집중적인 투자를 하는 성향을 나타내고 있다. 한편 이 논문의 분석결과에 따르면, 경기안정과 금리안정정책, 물가안정 등은 서로 상충관계(trade-off)에 놓여 있음에도 불구하고 코스피 수익률과 코스닥수익률에 모두 향후 영향을 미칠 것으로 판단된다. 이는 현재까지의 정책조합(policy mix)보다 더 정교하고 타이밍을 잘 포착하지 않으면 정책실패에 따른 경기와 물가불안이 동시에 나타나는 스태그플레이션(stagflation)으로 이어질 수 있음으로 정책집행의 효율성이 어느 때보다도 중요해 질 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.607-610
• /
• 2002

최근 5년간 e-Loaming에 대한 중요성과 웹 기반 학습의 활용성은 대부분의 기업에서 LMS(Learning Management System)의 형태로 도입을 하고 있다. 또한, 현재는 학습관리와 컨텐츠의 관리영역을 통합하고 학습 컨텐츠의 객체화를 통한 재사용성과 관리 측면을 극대화하는 노력이 이루어지고 있다. e-Learning을 활용하는 80%이상의 기업이 표준적인 메타데이터와 리파지토리를 기반으로하는 LCMS(Leaning Content Management System)형태로 전환하는 시점에서 LCMS 관린 연구가 요구된다. 본 연구에서는 학습객체를 통한 코스의 개발과 관리 배포를 위한 LCMS를 재사용 가능한 실행 모듈인 컴포넌트 기반으로 구성하고자 한다. 학습 컨텐츠 관리시스템에서의 주요 기능을 계층적으로 체계화하며, LCMS를 위한 컴포넌트 참조 아키텍처를 정의함으로써 개발의 용이성과 시간, 비용의 효율성을 보장한다. 또한, 재사용 및 공유가능한 학습객체를 통한 코스 개발로 학습 컨텐츠의 중복을 피하고 학습과정 개발의 시간 효율성을 기대한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.28 no.2
• /
• pp.287-295
• /
• 2017

Since Google's AlphaGo defeated a world champion of Go players in 2016, there have been many interests in the deep learning. In the financial sector, a Robo-Advisor using deep learning gains a significant attention, which builds and manages portfolios of financial instruments for investors.In this paper, we have proposed the a deep learning algorithm geared toward identification and forecast of the KOSPI index direction,and we also have compared the accuracy of the prediction.In an application of forecasting the financial market index direction, we have shown that the Robo-Advisor using deep learning has a significant effect on finance industry. The Robo-Advisor collects a massive data such as earnings statements, news reports and regulatory filings, analyzes those and recommends investors how to view market trends and identify the best time to purchase financial assets. On the other hand, the Robo-Advisor allows businesses to learn more about their customers, develop better marketing strategies, increase sales and decrease costs.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.19-32
• /
• 2013

As cyber stock trading grows rapidly, stock trading using Home Trading System have been brisk recently. Home Trading System is a heavy-weight in the stock market, and the system has shown 75% and 40% market shares for KOSPI and KOSDAQ, respectively. However, since Home Trading System focuses on the convenience and the availability, it has some security problems. In this paper, we found that the authentication information in memory remains during the stock trading and we proposed its countermeasure through two-channel authentication using a mobile device such as a cell phone.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.457-472
• /
• 2010

개개인들의 유전적인 성향에 따라 금융투자 포트폴리오(portfolio) 양상은 다르게 나타나고 있다. 하지만 금융투자와 관련된 그동안의 연구결과에서는 이러한 연구가 거의 없는 상황이다. 기존 연구 중에서 개개인들의 유전적인 특성(trait)이 금융투자에 어떠한 영향을 주는가와 관련하여 스웨덴의 경우 유전적인 특성에 따라 투자패턴이 25% 정도 상이하였음을 나타내어 주고 있다. 한편 이 논문에서는 금융투자 패턴에 대한 변화가능성을 모색하는 데에 있어서, 남녀의 생리적 특질이 영향을 줄 수 있는 가에 초점을 두고 있다. 남녀의 특질로서는 남성소득과 여성소득을 대용(proxy) 변수로 활용하여 금융투자와의 상관관계를 분석하였다. 실증분석의 결과에 따르면, 남성소득과 여성소득으로 나누어 분석한 결과 향후 조금 다른 양상이 전개될 수 있음을 알 수 있었다. 이는 여성의 사회 참여 증가와 고소득 종사자가 늘어나고 있는 데에 따른 것이다. 즉 여성의 경우 포트폴리오 투자에서도 적극적으로 행하고 있기 때문에 현재와 같은 코스피 종목에 대한 투자패턴이 변화할 수 있다는 것이며 향후에는 여성의 소득과 기호와 맞는 종목군의 테마주들이 새로 생겨날 수 있음을 시사하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06d
• /
• pp.450-452
• /
• 2012

본 논문에서는 뉴스 기사의 효과적인 구독을 위한 뉴스리더의 개발에 대하여 기술한다. 뉴스리더는 RSS 형식의 뉴스 기사를 사용자의 기호에 따라 미리 지정한 시간대에 수신하며 저장하여 둠으로써 빠르게 사용자에게 보여줄 수 있다. 또한, 기사에 코스피 200 상장 기업에 해당하는 기업명이 나올 경우, 한국 거래소와 연동하여 해당 기업의 종합적인 주식 정보를 보여줌으로써 효용성을 높였다.