• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.111-118
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• 2023

In the ever-changing landscape of finance, the fusion of artificial intelligence (AI)and pair trading strategies has captured the interest of investors and institutions alike. In the context of supervised machine learning, crafting precise and accurate labels is crucial, as it remains a top priority to empower AI models to surpass traditional pair trading methods. However, prevailing labeling techniques in the financial sector predominantly concentrate on individual assets, posing a challenge in aligning with pair trading strategies. To address this issue, we propose an inventive approach that melds the Triple Barrier Labeling technique with pair trading, optimizing the resultant labels through genetic algorithms. Rigorous backtesting on cryptocurrency datasets illustrates that our proposed labeling method excels over traditional pair trading methods and corresponding buy-and-hold strategies in both profitability and risk control. This pioneering method offers a novel perspective on trading strategies and risk management within the financial domain, laying a robust groundwork for further enhancing the precision and reliability of pair trading strategies utilizing AI models.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권3호
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• pp.123-130
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• 2022

Pair trading is a statistical arbitrage investment strategy. Traditionally, cointegration has been utilized in the pair exploring step to discover a pair with a similar price movement. Recently, the clustering analysis has attracted many researchers' attention, replacing the cointegration method. This study tests a clustering-driven pair trading investment strategy in the Korean stock market. If a pair detected through clustering has a large spread during the spread exploring period, the pair is included in the portfolio for backtesting. The profitability of the clustering-driven pair trading strategies is investigated based on various profitability measures such as the distribution of returns, cumulative returns, profitability by period, and sensitivity analysis on different parameters. The backtesting results show that the pair trading investment strategy is valid in the Korean stock market. More interestingly, the clustering-driven portfolio investments show higher performance compared to benchmarks. Note that the hierarchical clustering shows the best portfolio performance.

• 경영과정보연구
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• 제33권1호
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• pp.45-63
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• 2014

주식시장에서 트레이딩 시스템(trading system)은 투자 위험을 줄이면서 수익을 극대화하기 위해 일정한 규칙을 컴퓨터에 적용하여 기계적으로 거래를 실행하는 자동매매시스템이다. 그러나 단일 자산을 거래 대상으로 하는 트레이딩 시스템 개발은 그 자산의 움직임에 의해 수익 구조가 결정되는 문제점을 가지고 있기 때문에 위험을 초래할 우려가 존재한다. 따라서 두 자산 간 상대적 가치를 활용하여 한 자산의 위험 발생 시 다른 자산의 거래를 통해 안정적인 수익을 창출할 수 있는 트레이딩 시스템 개발에 대해 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 두 개의 주가지수 선물 간의 상대적 가치를 이용한 규칙기반 트레이딩 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 차익거래 전략 시 활용되는 두 자산의 가격비율을 기반으로 기술적 지표(technical indicator)들을 생성하고, 데이터 마이닝 기법인 러프 집합 분석을 이용하여 거래규칙을 생성하였다. 생성된 거래규칙의 유용성을 확인하기 위해 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방법을 사용하여 거래 시뮬레이션을 적용하였으며, KOSPI 200 지수선물과 S&P 500 지수선물을 분석 대상으로 선정하여 성과를 측정하였다. 실험 결과, 제안한 시스템이 시장의 흐름과 상관없이 절대적인 수익을 발생하는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국경영과학회지
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• 제42권3호
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• pp.13-24
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• 2017

This paper aims to implement "structural changes detection procedure" in pairs trading algorithm and to show that the proposed approach outperforms the extant pair trading algorithm. Structural changes in pairs trading are defined in terms of changes in cointegrating factors and broken cointegration relationship. These changes are designed to test extant structural changes and unit root test methodologies. The simulation finds that expanding the changes in structure, increasing the mean reverting process of spread, and extending the consecutive days of broken cointegration will increase the performances of the proposed algorithm. Empirical study results are also consistent those of the simulation studies. The proposed algorithm outperforms the extant algorithm relative to risk and return given that the cumulative profit/loss has a significant upward-slope with minimal variance.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.271-278
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• 2017

There has been an influx of traders and researchers eager to gain a better understanding of the market due to the rapid growth of the FOREX market. Traders with varying degree of experience are also often inundated with information, analysis methods as well as trading rules when making a trading decision on buying/selling a currency exchange pair. Thus, this paper reviews the current computational tools and analysis methods used within the FOREX trading community and proposes the development of a web-based trading platform with e-learning features to support beginners. Novice traders could also benefit from the use of the proposed e-learning trading platform as it helps them gain valuable knowledge and navigate the FOREX market in real-time. Even experienced traders would find it useful as the platform could be used for actual trading and acts as a reference point to understand the reasoning behind the certain technical analysis implementation that are still unclear to them.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.557-564
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• 2014

일반적으로 보드게임은 하나의 보드게임카드만 있으면 게임을 할 수 있지만 최근 들어 새로운 게임방식인 트레이딩 카드 게임 (영문 이름 : Trading card game, 약칭TCG)이 많은 유저들로부터 인기를 누리고 있다. 트레이딩 카드 게임은 카드를 유저가 직접 특수 제작할 수 있고 또한 게임시 다양한 조합전술이 가능해 현재 최고의 인기를 자랑하고 있다. 그 중 몇 가지게임은 지금까지도 그 인기가 식지 않고 있고 또한 앞으로도 그 인기가 지속될 전망이다.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.348-353
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• 2013

최근들어, 확률론적 최적제어를 포함한 제어이론과 각종 기계학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 주요 도구로 자리를 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 평균회귀 현상을 보이는 시장을 위한 페어 트레이딩 전략 분야와 추세 추종형 트레이딩 전략 분야에 대해 확률론적 최적제어 이론을 활용한 최신 논문 몇 편을 간단히 살펴보고, 보다 융통성 있고 접근성이 좋은 도구를 확보하기 위하여 확률론적 최적제어이론과 기계학습 기법을 동시에 응용하는 전략을 고려한다. 예시를 위하여 실시한 시뮬레이션은 본 논문에서 고려한 전략이 실제 금융시장 데이터를 대상으로 적용될 때 고무적인 결과를 제공할 수 있음을 보여준다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.3-13
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• 2004

전자상거래가 일상생활에서 급격히 확산되고 있다. 그 중 하나의 분야가 티켓, 쿠폰, 라이센스 등과 같은 권한(rights)을 발행 전달해주는 디지털 권한$.$전달 시스템이다. 현재까지 제안된 디지털 권한 전달 시스템은 크게 디지털 권한을 계좌의 형태로 관리하는 계좌 기반 방식(온라인 방식)과 디지털 권한을 스마트카드에 저장하여 전달하는 스마트카드 기반 방식(오프라인 방식)으로 분류할 수 있다. 최근 NTT는 스마트카드 기반 권한 전달 시스템에서 권한의 복사방지를 할 수 있는 기능을 제공하는 FlexToken 시스템을 제안하였다. 이들의 방식에서는 사용자들의 익명성을 보장하기 위해 Petersen과 Horster의 방식을 사용할 것을 제안하였다. 그러나, Petersen과 Horster의 방식은 사용자들이 불연계성(unlinkablity)을 만족하는 서명을 생성하기 위해 매번 다른(one-time) 공개키와 개인키 쌍(pseudonym public key/secret key)을 생성하여 등록해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 그룹서명을 사용하여 익명성이 보장되는 디지털 권한$.$전달 시스템을 제안하고자 한다. 이 논문은 디지털 권한$.$전달 시스템에 스마트카드기반 그룹서명을 처음 적용하였다는 점에서 의의가 있다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제20권1호
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• pp.11-16
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• 2014

Extending from Grossman and Stiglitz (1980), we provide an asset pricing model of a synchronously traded cross-listed pair under information asymmetry. Following Garbade and Silber (1983), the model further embraces multi-market price discovery in a dynamic framework. The implications are as follows: The price sensitivity of holdings is higher for informed traders than for uninformed traders; the largest cross-border price spread occurs in the absence of arbitrageurs; price discovery is more likely in markets with a larger population of informed traders; and parity convergence accelerates with a higher price elasticity of demand of arbitrageurs.