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저널정보
한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보기술아키텍처 연구 제13권 제1호
발행연도
2016.1
수록면
111 - 121 (11page)

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빅데이터를 다양한 산업분야에 적용하려는 시도가 증가하고 있는 가운데 빅데이터 트렌드를금융시장에 활용하려는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 더불어 금융시장 관련 빅데이터 트렌드가주식시장의 움직임을 선 반영할 수 있다는 사실이 최근 연구들에 의해 입증되고 있다. 기존 연구와달리 본 연구에서는 주식 시장의 트렌드를 보다 세분화하여 포착하기 위해 주식 시장을 11개의 섹터로 세분화한다. 각 섹터의 트렌드를 대표하는 키워드들을 텍스트마이닝과 브레인스토밍 기법을 통해 각각 선정하고 5년간의 트렌드 데이터를 수집함으로써 섹터별 상장지수펀드(ETF) 투자 포트폴리오 전략을 수립한다. 섹터별 투자성과를 누적수익률 및 연도별 수익률 관점에서 비교한 결과 텍스트마이닝 기법에 기반을 둔 섹터 트렌드 전략이 보다 우수한 성과를 보이는 것으로 나타났다.
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김유신 / 2012 / 뉴스와 주가 : 빅데이터 감성분석을 통한 지능형 투자의사결정모형 / 지능정보연구 18(2):143~156 dbpia 김정래 / 2013 / 전화통화 빅데이터 분석에 관한 연구 / 정보기술아키텍처 연구 10(3):387~397 dbpia 박원준 / 2012 / ‘빅데이터(Big Data)’ 활용에 대한 기대와 우려 / Journal of Communications & Radio Spectrum 51:28~47 google schola 신현준 / 2015 / 금융시장의 빅데이터 트렌드를 이용한 주가지수 투자 전략 / 경영과학 32(3):91~103 dbpia 유재필 / 2013 / DEA-마코위츠 결합 모형을 이용한 건설업종 투자 전략 / 한국산학기술학회논문지 14(2):899~904 dbpia

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