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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
안현철 (성신여자대학교 사회과학대학 경영학과) 이형용 (한성대학교 경영학부)
저널정보
한국경영정보학회 학술발표대회 논문집 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
발행연도
2008.1
수록면
141 - 148 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2009

투자 의사결정 지원을 위한 유전자 알고리즘 기반의 다중 인공지능 기법 결합 모형 : KOSPI에의 응용
안현철 ,  이형용 e-비즈니스연구 2009.03 학술저널

2008

유전자 알고리즘을 활용한 인공지능 예측모형간 결합 기법: 주식시장에의 응용
안현철 ,  이형용 학술발표대회 논문집 2008.01 학술대회자료

초록· 키워드

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각종 인공지능 기법들을 활용하여, 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 지금까지 많은 인공지능 및 금융공학의 연구자들에 의해 시도되어 왔으며, 그 결과 다양한 인공지능 기법들이 예측 방법론으로 제시되어 왔다. 이런 가운데 서로 다른 예측모형들이 산출하는 예측결과를 종합 - 보완하는 결합기법에 관련된 연구가 90년대 후반부터 오늘날까지 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘 기반의 새로 인공지능 예측모형간 결합기법을 제시하고 있다. 다만, 기존의 연구모형들이 각 개별모형 결과의 상대적 가중치에 초점을 맞추고 있었다면, 본 연구의 제안모형은 등락을 판단하는데 활용되는 임계치까지 유전자 알고리즘을 이용해 동시에 최적화하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화된다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측을 위해 구축된 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, SVM모형의 결과들을 제안모형을 이용해 결합하였다. 그 결과, 예측력 향상에 본 연구의 제안모형이 기여 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
#모형간 결합 #임계치 최적화 #유전자 알고리즘 #주가 예측

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