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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안현철 (국민대학교) 이형용 (한성대학교)
저널정보
국제e-비즈니스학회 e-비즈니스연구 e-비즈니스연구 제10권 제1호
발행연도
2009.3
수록면
215 - 236 (22page)

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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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지난 수십여년 동안 소위 random walk라 불릴 정도로 복잡다단하게 변화하는 주식시장의 등락을 예측하기 위한 방법론들이 다양하게 제안되어 왔다. 그 중에서도, 방대한 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 찾아내는 통계적 기법 혹은 인공지능 기법들이 주식시장을 예측하기 위한 방법론으로 널리 사용되고 있다. 이런 상황에서, 최근 각 기법들의 적절한 결합을 통해 시너지 효과를 창출하고, 이를 통해 더 나은 예측결과를 산출할 수 있도록 도모하는 ‘결합기법’에 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘을 활용하여 서로 다른 3가지 인공지능 기법의 예측결과를 결합하는 모형을 제안하고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 예측결과들을 결합하는데 있어서 등락을 판단하는데 활용되는 임계치를 거의 고려하지 않았지만, 본 연구의 제안모형은 투자수익을 극대화하기 위해, 두 개의 임계치(상단 임계치와 하단 임계치)도 함께 유전자 알고리즘이 동시에 최적화하도록 설계되어 있다. 이를 통해 본 연구의 모형은 ‘매수’나 ‘매도’ 신호 뿐 아니라, 불확실한 상황에서는 ‘보류’ 신호를 내보냄으로서, 전체적으로 거래의 횟수는 줄이면서도 투자수익률은 더 높일 수 있는 투자전략을 제시할 수 있도록 설계되어 있다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측에 제안모형과 비교모형들을 적용해 보았다. 그 결과, 예측력 향상 및 투자수익 극대화에 있어서, 본 연구의 제안모형이 기여할 수 있음을 확인할 수 있었다.
#결합모형 #임계치 최적화 #유전자 알고리즘 #주가 예측 #combination model #threshold optimization #genetic algorithms #stock market prediction

목차

초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌 고찰
Ⅲ. 연구 모형
Ⅳ. 실험 설계
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결 언
참고문헌
ABSTRACT

참고문헌 (0)

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