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과거 주가 데이터와 금융 관련 빅 데이터를 사용해 머신러닝 기법으로 주식시장을 예측하는 연구는 다양하게 있어 왔지만, HTS와 MTS를 통해 거래가 가능한 주가지수 연동 ETF가 생기면서 주가지수를 예측하는 연구가 최근 주목받고 있다. 본 논문에서는 KOSPI 연동 ETF를 거래할 목적으로 KOSPI의 상승 예측을 위한 머신러닝 모델과 하락 예측을 위한 모델을 각각 구현한다. 이들 모델은 매개변수의 그리드 탐색을 통해 최적화 된다. 또한 정밀도를 개선해 ETF 거래 수익률을 높일 수 있도록 개별 모델들을 조합한 하이브리드 머신러닝 모델을 제안한다. 예측 모델의 성능은 정확도와 ETF 거래 수익률에 큰 영향을 미치는 정밀도로 평가된다. 하이브리드 상승 예측 모델의 정확도와 정밀도는 72.1 %와 63.8 %이고 하락 예측 모델은 79.8 %와 64.3 %이다. 하이브리드 하락 예측 모델에서 정밀도는 개별 모델 보다 최소 14.3 %, 최대 20.5 % 개선되었다. 테스트 기간에 하이브리드 모델은 하락에서 10.49 %, 상승에서 25.91 %의 ETF 거래 수익률을 보였다. 인버스×2와 레버리지 ETF로 거래하면 수익률을 1.5 ~ 2배로 높일 수 있다. 하락 예측 머신러닝 모델에 대한 추가 연구로 수익률을 더 높일 수 있을 것으로 기대한다.
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Amin Hedayati Moghaddam / 2016 / Stock market index prediction using artificial neural network / Journal of Economics, Finance and Administrative Science 21(41):89~93
황희수 / 2019 / 신경회로망을 이용한 KOSPI 예측 기반의 ETF 매매 / 한국융합학회논문지 10(1):7~12
L. D. Persio / 2017 / Recurrent Neural Networks Approach to The Financial Forecast of Google Assets, Int / J. of Mathetics and Computers in Simulation 11:7~13
X. Ding / 2015 / Deep Learning for Event-driven Stock Prediction / Proc. of the 24th Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence :2327~2333
O. Ican / 2017 / Stock Market Prediction Performance of Neural Networks : A Literature Review / International Journal of Economics and Finance 9(11):100~108
황희수 / 2019 / 신경회로망을 이용한 KOSPI 예측 기반의 ETF 매매 / 한국융합학회논문지 10(1):7~12
L. D. Persio / 2017 / Recurrent Neural Networks Approach to The Financial Forecast of Google Assets, Int / J. of Mathetics and Computers in Simulation 11:7~13
X. Ding / 2015 / Deep Learning for Event-driven Stock Prediction / Proc. of the 24th Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence :2327~2333
O. Ican / 2017 / Stock Market Prediction Performance of Neural Networks : A Literature Review / International Journal of Economics and Finance 9(11):100~108
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