도움말

매매시점 파악을 위한 유전자 알고리즘 기반 스코어링 모델

Scoring model to determine trade timing based on genetic algorithm
한국데이터정보과학회지 제29권 제3호, 2018.5, 735-745 (11 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.3.735
인용정보 복사
Quick View Quick View
구매하기 6,000원
인용하기
이용수 : 4건
피인용수 : 0건
분야내 활용도 : %
자세히 보기 >

· 이용수 : 2010년부터 집계한 원문다운로드수

· 피인용수 : DBpia 논문 가운데 해당 논문을 인용한 논문수

· 분야내 활용도 : 최근 24개월간 DBpia 이용수를 기준으로 산출 / 0%에 가까울 수록 활용도가 높고, 100%에 가까울 수록 활용도가 낮음

초록
복잡해진 금융시장에 대응하기 위해 매매시점을 정교하게 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 기술적 지표를 활용하여 매매시점을 찾는 기존의 연구들은 특정 상황에만 국한된다는 단점이 존재한다. 본 연구는 이러한 기존 연구들의 단점을 보완한 스코어링 모델을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 스코어링 모델은 주가수준 및 이동평균과 관련된 21가지의 변수들을 선정하여 입력변수로 사용하였으며, 유전자 알고리즘 기법을 통한 최적화 과정을 거쳤기 때문에 다양한 금융 상황에도 적용될 수 있다. 제시하는 모델에 대한 실증 분석에는 과거 12년 (2005 ∼ 2016)의 KOSPI 데이터를 사용하였으며, 슬라이딩 윈도우 기법을 적용시켜 분석을 진행하였다. 본 모델은 시장이 횡보장일 경우에는 보유전략을 취하고, 추세장일 경우에는 상승 시 매수, 하락 시 매도함으로써 시장의 과도한 하락에 대응할 수 있기 때문에 결과적으로 기존의 기술적 지표를 활용한 방법보다 우수한 성과를 얻을 수 있다.

In order to respond to the complicated financial market, it became very important to grasp the point of sale precisely. The existing studies that use the technical indicators to find the trading point have a disadvantage that they are limited to specific situations. This study suggests a scoring model that overcomes the disadvantages of these previous studies. The scoring model presented in this study can be applied to various financial situations because it uses 21 variables related to stock price and moving average as input variables and has been optimized through genetic algorithm technique. For the empirical analysis of the proposed model, KOSPI data for the past 12 years (2005 ∼ 2016) were used and the sliding window technique was applied to analyze. In this model, if the market is a liege length, it will take a holding strategy, and if it is a trend, it will be able to cope with an excessive decline in the market by buying or selling at a rising price, resulting in better performance than the method using existing technical indicators.

목차
요약
1. 서론
2. 연구배경
3. 연구방법
4. 실증 분석
5. 결론 및 제언
References
Abstract
키워드

논문의 주요 키워드를 제공합니다. 키워드를 클릭하여 관련 논문을 확인해 보세요!

참고문헌 (0)

현재 논문의 참고문헌을 찾아 신청해주세요!

해당 논문은 참고문헌 정보가 없습니다.

인용된 논문 (0)

알림서비스 신청하고 '인용된 논문' 정보를 메일로 확인 하세요!

해당 논문은 인용된 논문 정보가 없습니다.

제 1 저자의 다른 논문 (0)

해당 논문은 제 1저자의 다른 논문 정보가 없습니다.

권호 내 다른 논문 (23)

한국데이터정보과학회지 제29권 제3호 의 상세정보를 확인해 보세요.

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 3
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
추천 논문 (0)

DBpia 추천논문과 함께 다운받은 논문을 제공합니다. 논문 초록의 텍스트마이닝과 이용 및 인용 관계 분석을 통해 추천해 드리는 연관논문을 확인해보세요.

DBpia 추천논문

해당 논문은 DBpia 추천논문 정보가 없습니다.

함께 다운받은 논문

해당 논문은 함께 다운받은 논문 정보가 없습니다.

지표

이용현황

· 이용수

· 이용순위 상위 Top3

자세히 보기 >
No 상위 이용이관 이용수
1 연세대학교 1
2 숭실대학교 1

활용도

· 활용지수

· 논문의 활용도 추이 (주제분야 기준)

자세히 보기 >

: %

2016-09
2016-10
2016-11
2016-12
0
20
40
60
80
100
  • 0%
  • 20%
  • 40%
  • 60%
  • 80%
  • 100%

피인용수

상세정보
저작권 정책

누리미디어에서 제공되는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 누리미디어는 각 저작물의 내용을 보증하거나 책임을 지지 않습니다. 단, 누리미디어에서 제공되는 서지정보는 저작권법에 의해 보호를 받는 저작물로, 사전 허락 없이 임의로 대량 수집하거나 프로그램에 의한 주기적 수집 이용, 무단 전재, 배포하는 것을 금하며, 이를 위반할 경우, 저작권법 및 관련법령에 따라 민, 형사상의 책임을 질 수 있습니다.

맨 위로 이동
  • 개인회원으로 로그인하셔야 이용이 가능합니다.
  •  개인회원
  •  기관회원
  • 소속기관
  • 아이디
  • 비밀번호
  • 개인회원가입으로 더욱 편리하게 이용하세요. 일반회원 가입하기

    아이디/비밀번호를 잊으셨나요? 아이디/비밀번호 찾기