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[학술저널]

고변동 주가 패턴의 감독 학습에 기반한 주식 거래 시스템

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고변동 주가 패턴의 감독 학습에 기반한 주식 거래 시스템

A Stock Trading System based on Supervised Learning of Highly Volatile Stock Price Patterns

이재원(성신여자대학교)

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초록

본 논문에서는 높은 변동성을 포함하는 주가 패턴에 대해 신경망 기반의 감독 학습을 수행하여 활용하는 패턴 기반의 주식 거래 시스템을 제안한다. 최근 거래일에 상한가를 포함하고 있는 3가지 유형의 고변동 주가 패턴을 정의하고, 각 패턴에 대한 차트 예시를 통해 그 의미를 간략히 분석한다. 각각의 패턴에 대해 독립적인 신경망 학습을 수행하며, 이들 신경망의 예측 결과를 활용하여 거래 신호를 생성한다. 한국 거래소 시장과 코스닥 시장의 데이터를 사용한 실험을 통해, 본 연구에서 제안하는 패턴 기반 거래 시스템이 기존의 단일 신경망 거래 시스템 및 이동 평균 기반 거래시스템에 비해 개선된 거래 성능을 달성할 수 있음을 보인다.

This paper proposes a pattern-based stock trading system which utilize the results of supervised learning by neural networks for highly volatile stock price patterns. Three types of the highly volatile price patterns which include a recent trading day on which the price has rosen to the upper limit of the market limitation, are defined, and the semantics of those patterns are briefly analyzed with typical chart examples. Each pattern is learned by its own dedicated neural network, and trading signals are produced utilizing the prediction results of those neural networks. Through the experimental results on KOSPI and KOSDAQ, it is shown that the proposed pattern-based trading system achieves better trading performance than an existing all-in-one trading system based on a single neural network and a trading system based on moving average patterns.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이동 평균 기반 패턴
3. 고변동 주가 패턴
4. 신경망 학습
5. 실험
6. 결론
참고문헌

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