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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤성식 (광운대) 이석준 (광운대학교)
저널정보
대한경영정보학회 경영과 정보연구 경영과 정보연구 제40권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
185 - 203 (19page)
DOI
10.29214/damis.2021.40.4.010

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

강화학습을 활용한 주식 포트폴리오 구성 및 트레이딩 시뮬레이션 모형에 대한 연구
윤성식 경영학과 2022.01 학위논문

2021

강화학습을 활용한 주식 포트폴리오 구성 및 트레이딩 시뮬레이션에 관한 연구
윤성식 ,  이석준 경영과 정보연구 2021.12 학술저널

초록· 키워드

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포트폴리오를 구성하고 관리하는 것은 투자와 자산 관리에 있어 위험을 줄이고 수익률을 극대화하기 위해 필수 적이며 금융시장 관련 연구의 주요 관심사이다. 최근 컴퓨터 하드웨어 기술이 발달함에 따라 다양한 분야에서 뛰어 난 성능을 보인 강화학습 알고리즘을 금융 분야에 적용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 환경과 정책, 에이 전트 등 강화학습 (reinforcement learning)을 구성하는 개체의 파라미터 설정 및 조합의 다양성으로 인해 최적화에 어려움이 있어 보다 다양한 연구가 수행될 필요가 있다. 본 연구는 강화학습을 활용하여 동적으로 주식 포트폴리오 를 구성하고 거래하는 시스템을 제안하고자 하였다. 시스템 제안을 위해 국내 유가증권시장에 상장된 종목들을 대상으로 기본적 데이터와 주가 데이터를 수집한 후 전처리 과정을 통해 지표화하고, A3C 알고리즘을 이용해 설계한 모형에 대한 학습을 수행하였다. 학습한 결과를 바 탕으로 기대수익률이 높은 종목들을 선택하여 주식 포트폴리오를 구성하고 이를 대상으로 테스트 기간에 대해 트레 이딩 시뮬레이션을 실시하여 제안 모형의 성과를 실증 분석하였다. 분석 결과, 본 연구에서 제안한 연구모형이 평균 연 환산수익률 36.64%로 타 비교 대상 알고리즘 (26.72%)과 시 장 평균 수익률 (32.10%) 및 코스피 200 지수 펀드 수익률 (34.08%)보다 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토 대로 개별 종목에 대한 학습보다 시장 전체 종목에 대한 학습이 더 좋은 성과를 얻을 수 있다는 것을 파악했으며 강화학습을 활용한 주식 포트폴리오 구성이 효과적일 수 있음을 확인한 데 본 연구의 의의가 있다.
#주가 예측 #포트폴리오 관리 #기본적 분석 #기술적 분석 #강화학습 #Stock prediction #Portfolio management #Fundamental analysis #Technical analysis #Reinforcement learning

목차

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참고문헌 (51)

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김경훈 / 2020 / 강화 학습 기반 주식 트레이딩 시스템에 대한 연구 / 한국정보과학회 학술발표논문집 :747~749 dbpia 김성문 / 2009 / 한국 주식시장에서 비선형계획법을 이용한 마코위츠의 포트폴리오 선정 모형의 투자 성과에 관한 연구 / 경영과학 26(2):19~35 dbpia 김주봉 / 2019 / A3C를 활용한 블록체인 기반 금융 자산 포트폴리오 관리 / 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 8(1):17~28 Crossref 김태윤 / 2021 / 유가증권 시장에서의 동적 포트폴리오 최적화를 위한 모듈식 강화학습 / 한국데이터정보과학회지 32(1):213~226 dbpia 송현정 / 2018 / 딥러닝을 활용한 실시간 주식거래에서의 매매 빈도 패턴과예측 시점에 관한 연구: KOSDAQ 시장을 중심으로 / 정보시스템연구 27(3):123~140 Crossref

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