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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선웅 (국민대학교) 안현철 (국민대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제16권 제1호
발행연도
2010.3
수록면
71 - 92 (22page)

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최근 트레이딩 시스템에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능을 이용한 지능형 트레이딩 시스템의 개발과 관련한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 현재까지 소개된 트레이딩 시스템 관련 연구들은 트레이딩에 적용될 수 있는 다양한 변수들이 실무에서 활용되고 있음에도 불구하고, 주가지수에서 파생된 기술적 지표에만 과도하게 의존하는 경향이 있었다. 또한, 실제 수익창출에 초점이 맞추어진 트레이딩 시스템의 모형보다는 주가 혹은 주가지수의 등락에 대한 정확한 예측에 초점을 맞춰 모형을 개발하려고 하는 한계도 존재했다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 주로 활용되어 온 기술적 지표 외에 현업에서 유용하게 활용되는 다양한 비가격 변수들을 시스템에 반영함으로서 예측 성과의 개선을 도모하는 동시에, Support Vector Machines 기반의 등락예측모형의 결과를 트레이딩 시스템의 매수, 매도, 혹은 유지의 신호로 해석할 수 있도록 설계된 새로운 형태의 지능형 트레이딩 시스템을 제안한다. 제안시스템의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2004년 5월부터 2009년 12월까지의 KOSPI200 주가지수에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안시스템이 수익률 관점에서 다른 비교모형들에 비해 더 우수한 성과를 도출함을 확인할 수 있었다.
#Intelligent Trading Systems #Support Vector Machines #Genetic Algorithms #Two threshold Mechanism #KOSPI200

목차

1. 서론
2. 이론적 배경
3. 제안 시스템
4. 실험 설계
5. 실험 결과
6. 연구의 의의 및 한계점
참고문헌
Abstract
저자소개

참고문헌 (4)

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안현철, 김경재, 한인구. Support Vector Machine을 이용한 고객구매예측모형. 지능정보연구. 2005 dbpia 안현철, 김경재, 한인구. 효과적인 고객관계관리를 위한 사례기반추론 동시 최적화 모형. 지능정보연구. 2005 dbpia 옥중경, 김경재. 유전자 알고리즘 기반의 기업부실예측 통합모형. 지능정보연구. 2009 dbpia 홍승현, 신경식. 유전자 알고리즘을 활용한 인공신경망 모형 최적입력변수의 선정: 부도예측 모형을 중심으로. 지능정보연구. 2003 dbpia

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