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자료유형
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저자정보
저널정보
한국지식경영학회 지식경영연구 지식경영연구 제19권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
97 - 118 (22page)

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The finance-investment industry is currently focusing on research related to artificial intelligence and big data, moving beyond conventional theories of financial engineering. However, the case of equity optimization portfolio by using an artificial intelligence, big data, and its performance is rarely realized in practice. Thus, the purpose of this study is to propose process improvements in equity selection, information analysis, and portfolio composition, and lastly an improvement in portfolio returns, with the case of an equity optimization model based on quantitative research by an artificial intelligence. This paper is an empirical study of the portfolio based on an artificial intelligence technology of “D” asset management, which is the largest domestic active-quant-fiduciary management in accordance with the purpose of this paper. This study will apply artificial intelligence to finance, analyzing financial and demand-supply information and automating factor-selection and weight of equity through machine learning based on the artificial neural network. Also, the learning the process for the composition of portfolio optimization and its performance by applying genetic algorithms to models will be documented. This study posits a model that the asset management industry can achieve, with continuous and stable excess performance, low costs and high efficiency in the process of investment.

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강다연 / 2009 / 국내 기업 ERP 시스템 도입의 정성적ㆍ정량적 성과 비교 / 한국콘텐츠학회 논문지 9(4):142~153 dbpia 고광수 / 2003 / 외국인 거래 정보와 주식시장 : 개방 10년의 경험 / 재무연구 16(1):159~192 dbpia 김원걸 / 2016 / 인공지능과 핀테크 / 한국정보기술학회 14(1):23~28 dbpia 김종희 / 2013 / 투자주체별 정보력 우위 및 추세역추종 거래행위가 주식시장의 수익률에 미치는 영향 분석 / 한국증권학회지 42(4):667~698 dbpia 박재석 / 2016 / 핀테크의 발전 배경과 주요 동향 / 한국통신학회지 33(2):52~58 dbpia

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