모멘텀 분포를 이용한 주식 시장의 장기 추세 전환점 예측 방법 및 시스템 = Method and System for Predicting Long-Term Trend Turning Point of Stock Market Using Momentum Distribution

국문 초록 (Abstract)

주식시장 예측은 시계열에 대한 분석이라는 학술적인 관점과 금융 시장에서의 실무적인 관점 양쪽에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 그 중 주식 시장 추세 전환점 예측 연구는 과거의 주식 시장 가격 시계열의 추세와 현재의 추세를 분석해 시장의 추세가 변화함을 판단하는 예측 연구로 추세 변화에 따른 리스크 관리, 매매전략 수립 등 실무적인 필요성에 의해 많은 연구가 진행되어 왔다.
기존 장기 추세 전환점 연구에 사용되어온 이동평균선의 크로스오버(Crossover)는 둔감성과 후행성을 가지고 있어 추세 전환 신호발생이 필연적으로 늦게 발생한다. 또한 이동평균법을 이용한 평활화 효과를 이용해 주식 시장 가격 시계열로부터 장기간의 주기(Cycle)을 찾아 전환점 예측을 하는 연구방법도 이동평균법의 후행성으로 시간적 오차가 발생해 전환 신호의 정확도가 떨어지는 한계를 보였다.
본 논문은 이동평균법의 둔감성과 후행성을 해결하기 위해 모멘텀을 활용하고 시장상황 판단을 위해 모멘텀 분포를 이용하는 방법을 포함한 장기 추세 전환점 예측 시스템을 제안한다. 그리고 실험을 통해 모멘텀 분포를 이용한 추세 전환점 방법과 이동평균선의 크로스오버방법과의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 모멘텀을 이용한 방식이 추세 전환 신호가 빠르게 발생하는 것을 확인 할 수 있었다. 특히, 장기 하락 추세 전환점에서의 신호 빠르기에 의해 이동평균선보다 안정적인 높은 수익률을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 모멘텀을 이용한 추세 전환점 예측 방법은 이동평균의 둔감성 문제를 모멘텀을 통해 해결할 수 있으며, 모멘텀의 분포에 따라 상승, 하락외 보합 시장상황까지 판단할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Stock market forecasts are very important position both from the academic perspective of analysis of time series and from a practical perspective in the financial market. the study of stock market trend turning point is a forecasting study that examines trends and current trends of stock market price time series in the past to determine changes in market trends. Many studies have been conducted.

The crossover of the moving average line used for the study of the long-term trend turning point has the insensitivity and the trailing, so the occurrence of the trend change signal occurs later. In addition, the method of finding the long-term cycle from the stock market price series by using the smoothing effect using the moving average method has a limitation in that the accuracy of the conversion signal is lower due to the temporal error caused by the moving average method.

In this paper, we propose a long-term trend change point forecasting system that includes momentum to solve the insensitivity and obedience of the moving average method and a method to use the momentum distribution to determine the market situation. Experimental results show that the performance of the trend switching method using the momentum distribution and the performance of the moving average crossover method are compared and analyzed. As a result of the experiment, it was confirmed that the method using the momentum generates the trend change signal quickly. In particular, we have achieved stable returns higher than the moving average due to the signal pace at the turning point of long-term decline. In this paper, we propose a method of forecasting the turnover point using the proposed momentum, which can solve the insensitivity problem of the moving average through the momentum and can determine the market conditions of rise and fall according to the distribution of momentum.

목차 (Table of Contents)

• 제 1장 서론 1
• 제 2장 관련연구 6
• 제 1절 상대적 강도 지표(Relative Strength Index, RSI) 6
• 제 2절 분포를 이용한 시장 상황 정의 11
• 제 3장 추세 전환점 예측 방법 14
• 제 1절 시계열 모멘텀 추출 방법 14
• 제 2절 시장상황 판단 방법 16
• 제 3절 장기 추세 전환점 예측 방법 20
• 제 4장 장기 추세 전환점 예측 시스템 설계 22
• 제 1절 시계열 모멘텀 추출부 23
• 제 2절 단일 신호 추출부 23
• 제 3절 추세 전환점 예측부 25
• 제 5장 실험 및 결과 26
• 제 1절 보합구간 설정 실험 26
• 제 1항 실험 방법 26
• 제 2항 실험 결과 29
• 제 2절 이동평균선과 추세 전환점 성능 비교 31
• 제 1항 실험 방법 31
• 제 2항 코스피 지수 데이터를 이용한 성능 비교 33
• 제 3항 니케이 지수 데이터를 이용한 성능 비교 35
• 제 4항 다우산업지수 데이터를 이용한 성능 비교 37
• 제 6장 결론 및 제언 39
• 참고문헌 41
• ABSTRACT 43