외국인 투자자의 비정상적 중·장기매도성향패턴예측을 위한 지능형 조기경보시스템 구축

오경주,김영민,Oh, Kyong Joo,Kim, Young Min 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.2

본 연구는 외국인 투자자의 대량매도구간을 서포트 벡터 머신 알고리즘을 통해 모형을 구축하여 발생 가능한 대량매도기간을 사전에 방지할 수 있는 지능형 조기경보시스템을 구축하였다. 이러한 방법은 기존의 Son 등 (2009), Ahn 등 (2011)이 제시한 방법을 토대로 지능형 조기경보시스템에 대한 예측성과를 개선시켰으며, 더 나아가 최근까지 예측성과를 살펴봄으로써 조기경보시스템의 역할을 수행할 수 있는지를 살펴보았다. 또한 구축된 EWSFI는 국내주식시장뿐만 아니라 환율 및 원유시장 등 다양한 경제 분야에서 활용될 수 있는 가능성을 시사하고 있으며, 시장상황의 위기를 사전에 예측하여 예상되는 충격을 줄일 수 있을 것이다. At local emerging stock markets such as Korea, Hong Kong, Singapore and Taiwan, foreign investors (FI) are recognized as important investment community due to the globalization and deregulation of financial markets. Therefore, it is required to monitor the behavior of FI against a sudden enormous selling stocks for the concerned local governments or private and institutional investors. The main aim of this study is to propose an early warning system (EWS) which purposes issuing a warning signal against the possible massive selling stocks of FI at the market. For this, we suggest machine learning algorithm which predicts the behavior of FI by forecasting future conditions. This study is empirically done for the Korean stock market.

군집분석과 유전자 알고리즘을 활용한 투자자 거래정보 기반 포트폴리오 투자전략

정동현,오경주,Cheong, Donghyun,Oh, Kyong Joo 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.1

본 연구에서는 투자자 거래 정보를 활용한 포트폴리오 투자전략을 제안했다. 포트폴리오를 구성하는 과정에서 군집분석을 활용하여 기대수익이 높은 종목을 선정하고, 유전자 알고리즘으로 포트폴리오를 최적화하여 투자성과를 높이고자 했다. 2007년 4월부터 2013년 6월까지의 국내 주식시장을 대상으로 한 실증분석을 통하여, 본 연구에서 제안한 포트폴리오 투자전략의 유용성과 우수성을 확인 했다. 본 연구의 결과는 특정 투자 주체의 매매행태를 분석하여 투자 의사결정에 이용할 수 있으며, 이를 통하여 높은 투자성과를 얻을 수 있음을 보여준다. 또한 인공지능 기법이 투자 의사결정에 유용하게 사용될 수 있음을 시사한다. The main purpose of this study is to propose a portfolio investment strategy based on investor types information. For improvement of investment performance, artificial intelligence techniques are used to construct a portfolio. Among many artificial intelligence techniques, cluster analysis is applied to select securities and genetic algorithm is applied to assign the respective weight within the portfolio. Empirical experiments in the Korean stock market show that proposed portfolio investment strategy is practicable and superior strategy. This result implies that analysis of investor's trading behavior may assist investors to make an investment decision and to get superior performance.

거래량 지표를 이용한 코스피200 선물 매매 전략

조성현,오경주,Cho, Seong-Hyun,Oh, Kyong Joo 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.2

In this study, we propose a new trading strategy by using a trading volume index in KOSPI200 futures market. Many studies have been conducted with respect to the relationship between volume and price, but none of them is clearly concluded. This study analyzes the economic usefulness of investment strategy, using volume index. This analysis shows that the trading volume is a preceding index. This paper contains two objectives. The first objective is to make an index using Correlated Volume Index (CVI) and second objective is to find an appropriate timing to buy or sell the Kospi200 future index. The results of this study proved the importance of the proposed model in KOSPI200 futures market, and it will help many investors to make the right investment decision. 본 연구에서는 코스피200 선물시장에서 거래량 지표를 이용한 매매 전략을 제안한다. 거래량과 주가의 인과성에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 뚜렷한 결과를 도출하지 못하였지만, 본 연구에서는 거래량을 사용하는 투자전략의 경제적 유용성을 실증 분석하여 거래량이 주가의 선행 지표라는 것을 지지하였다. 본 연구는 크게 두 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 CVI (correlated volume index)라는 거래량을 사용한 지표를 생성하는 것이다. 두 번째 목적은 이를 이용하여 코스피200 선물 지수의 적절한 매수시점과 매도시점을 정하는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안된 모델의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들의 투자 결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다.

코스피 200 주가지수옵션 데이터의 효율적 가공을 통한 다양한 옵션 전략들의 사후검증에 관한 연구

송치우,오경주,Song, Chi-Woo,Oh, Kyong-Joo 한국데이터정보과학회 2009 한국데이터정보과학회지 Vol.20 No.6

주가지수 옵션투자는 과학적인 투자기법이며 다양한 지표 및 투자전략이 개발되어 있다. 본 연구의 목적은 현재 까지 시장에 소개된 다양한 옵션투자 기법들을 적용하여 과거 옵션 데이터를 통해 사후 검증하는데 있다. 옵션 데이터는 2001년 9월부터 2007년 1월까지 실제 증권거래소에서 거래되었던 틱 데이터를 기반으로 하고 있으며 비주얼 베이직을 활용하여 옵션 백 테스팅 모델을 제안하였다. 사후 검증은 틱 데이트를 10분봉으로 변형하여 실증분석 하였으며 옵션에 관한 모든 전략을 모델에 적용시킨 만큼 전략의 유용성을 쉽게 알아 볼 수 있다. 옵션투자는 레버리지가 높아 높은 위험, 높은 이익 구조를 가치는 만큼 시장상황에 맞게 옵션전략을 구사한다면 낮은 위험으로 안정적 수익을 추구할 수 있다. Stock price index option investing is a scientific investment method and various index and investment strategies have been developed. The purpose of this study is to apply the variety of option investment strategies that have been introduced in the market and validate them using past option trading data. Option data was based on an actual stock exchange market tick data ranging from September 2001 to January 2007. Visual Basic is used to propose an option back-testing model. Validation process was carried out by transferring the tick data into ten-minute intervals and empirically analyzed. Furthermore, most option-related strategies have been applied to the model, and the usefulness of each strategies can be easily evaluated. As option investment has high leverage followed by high risks and profit, the optimal option investment strategy should be used according to the market condition at the time to make stable profit with minimum risk.

러프집합을 활용한 캔들스틱 트레이딩 최적화 전략

김현호,오경주,Kim, Hyun-Ho,Oh, Kyong-Joo 한국데이터정보과학회 2012 한국데이터정보과학회지 Vol.23 No.5

본 논문에서는 선물시장에서 러프집합과 의사결정나무를 이용한 매매규칙 기반의 시스템 트레이딩 전략을 제안한다. 과거 데이터마이닝 방법론을 이용한 선물시장 투자전략에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 상대적으로 다양한 변수의 조합을 통한 시스템 트레이딩에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 크게 세 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 매매규칙 기반 시스템 트레이딩에서 의사결정나무 방법론의 사용이 투자성과에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것이다. 두 번째 목적은 단기매매부터 장기 매매까지 중에서 적절한 매매 시간간격을 찾아내는 것이다. 세번째 목적은 매매규칙 생성 시 사용되는 최적의 트레이닝 구간을 찾는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안한 투자전략의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들에게 투자결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다. This paper proposes to develop system trading strategy using rough set, decision tree in futures market. While there is a great deal of literature about the analysis of data mining, there is relatively little work on developing trading strategies in futures markets. There are three objectives in this paper. The first objective is to analysis performance of decision tree in rule-based system trading. The second objective is to find proper profitable trading interval. The last objective is to find optimized training period of trading rule training. The results of this study show that proposed model is useful trading strategy in foreign exchange market and can be desirable solution which gives lots of investors an important investment information.

러프 집합을 이용한 코스피 200 주가지수옵션 시장에서의 박스스프레드 전략 실증분석 및 거래 전략

김민식,오경주,Kim, Min-Sik,Oh, Kyong-Joo 한국데이터정보과학회 2011 한국데이터정보과학회지 Vol.22 No.1

Stock price index option market has various investment strategies that have been developed. Specially, arbitrage strategies are very important to be efficient in option market. The purpose of this study is to improve profit using rough set and Box spread by using past option trading data. Option trading data was based on an actual stock exchange market tick data ranging from 2001 to 2006. Validation process was carried out by transferring the tick data into one-minute intervals. Box spread arbitrage strategies is low risk but low profit. It can be accomplished by back-testing of the existing strategy of the past data and by using rough set, which limit the time line of dealing. This study can make more stable profits with lower risk if control the strategy that can produces a higher profit module compared to that of the same level of risk. 주가지수 옵션시장에는 많은 투자전략이 개발되어 있다. 그중 차익거래 전략은 시장이 효율성 유지측면에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 이러한 차익거래 전략 중 박스스프레드 전략을 적용하여 과거 옵션 데이터를 통해 사후 검증하고 러프 집합을 이용해 수익성을 향상시키고자 한다. 옵션 데이터는 2002년 1월부터 2006년 12월까지 실제 증권거래소에서 거래되었던 틱 데이터를 기반으로 하고 있으며 비주얼 베이직을 이용해 9시부터 오후 3시까지의 1분 마다의 종가인 1분봉으로 변형하여 분석을 하였다. 박스스프레드 전략은 낮은 위험, 낮은 이익 구조를 가지고 있다. 기존의 전략을 과거 데이터를 기반으로 백 테스팅 해보고 러프 집합을 이용하여 거래 진입 시점을 제한함으로써, 동일 위험 대비 좀 더 높은 수익구조를 만들어 낼 수 있는 전략을 구사한다면 낮은 위험으로 안정적 수익을 취할 수 있다.

선물시장에서 러프집합 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 최적화 거래전략 개발

정승환,오경주,Chung, Seung Hwan,Oh, Kyong Joo 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.2

최근 알고리즘 트레이딩에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능 방법론을 이용한 매매 전략 구축에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 복수의 인공지능 방법론을 융합하여 매매 전략 개발에 이용한 사례는 아직 많지 않다. 본 연구는 주가지수선물시장을 바탕으로 인공지능 방법론 중 하나인 러프집합 이론을 적용하여 알고리즘 트레이딩 매매전략을 개발한다. 특히 유전자 알고리즘을 도입하여 생성된 매매전략을 현재시장상황에 최고의 수익률을 보일 수 있도록 최적화한다. 실증분석으로는 2009년부터 2012년까지 4년간의 매매수익률을 분석한 결과 매수 후 보유 전략과 비교하여 우수한 성과를 보였다. As the importance of algorithm trading is getting stronger, researches for artificial intelligence (AI) based trading strategy is also being more important. However, there are not enough studies about using more than two AI methodologies in one trading system. The main aim of this study is development of algorithm trading strategy based on the rough set theory that is one of rule-based AI methodologies. Especially, this study used genetic algorithm for optimizing profit of rough set based strategy rule. The most important contribution of this study is proposing efficient convergence of two different AI methodology in algorithm trading system. Target of purposed trading system is KOPSI200 futures market. In empirical study, we prove that purposed trading system earns significant profit from 2009 to 2012. Moreover, our system is evaluated higher shape ratio than buy-and-hold strategy.

선물시장의 시스템트레이딩에서 동적시간와핑 알고리즘을 이용한 최적매매빈도의 탐색 및 거래전략의 개발

이석준,오경주,Lee, Suk-Jun,Oh, Kyong-Joo 한국데이터정보과학회 2011 한국데이터정보과학회지 Vol.22 No.2

국내 정치적 사회적 경제적 요인 및 국제 정치 상황, 해외 경제 동향 등의 요인들을 비롯한 IMF이후의 금융시장 개방에 따른 외국투자자본의 유출입으로 인하여 한국 금융시장의 불확실성은 더욱 증가되었다. 특히 투자자들은 의사결정에 더 많은 혼돈을 겪게 되었고 투자 시 도움을 줄 수 있는 보다 유용한 도구들을 필요로 하게 되었다. 본 연구는 시스템 트레이딩을 이용하여 선물시장에서 거래 할 때 최적의 매매 타이밍을 알아보고 이에 적합한 전략을 알아보는 것이 목적이다. 패턴인식 알고리즘인 동적 시간 와핑 (DTW; Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용하여 빈도별 (10분, 30분, 60분, 일 별) 유사 패턴을 찾아내고 최적의 매매 타이밍을 분석한다. 이를 위해 주식시장의 대표적인 패턴들을 알아보고, 유사한 패턴을 보이는 기간을 DTW를 이용하여 빈도별로 분석한다. 유사한 패턴들의 검증을 위해 기술적 지표들의 개별 전략을 적용한 거래 시뮬레이션을 실시한다. 시뮬레이션 결과 대부분 30분 데이터에 적용된 전략들이 높은 수익률을 가져왔다. The aim of this study is to utilize system trading for making investment decisions and use technical analysis and Dynamic Time Warping (DTW) to determine similar patterns in the frequency of stock data and ascertain the optimal timing for trade. The study will examine some of the most common patterns in the futures market and use DTW in terms of their frequency (10, 30, 60 minutes, and daily) to discover similar patterns. The recognized similar patterns were verified by executing trade simulation after applying specific strategies to the technical indicators. The most profitable strategies among the set of strategies applied to common patterns were again applied to the similar patterns and the results from DTW pattern recognition were examined. The outcome produced useful information on determining the optimal timing for trade by using DTW pattern recognition through system trading, and by applying distinct strategies depending on data frequency.

러프집합을 활용한 KOSPI200 옵션시장의 변동성 회귀 전략

강영중,오경주,Kang, Young Joong,Oh, Kyong Joo 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.1

본 논문에서는 옵션시장에서의 변동성 회귀특성과 러프집합 알고리즘을 이용한 옵션전략을 개발하는 것을 제안한다. 이제까지 주식, 선물 시장에서는 다양한 연구가 선행되어 왔지만, 옵션시장에 대한 연구는 활발하지 않았다. 특히 고빈도 자료를 이용한 옵션 트레이딩 전략은 미미한 수준이다. 본 연구의 목적은 두가지로 구성된다. 첫째는 내재변동성 고평가, 저평가 상태를 측정하여 괴리가 발생했을 때 이익을 향유하는 변동성 회귀 모델을 구축하는 것이다. 둘째는 옵션트레이딩전략에 러프집합 알고리즘을 사용하여 부정확한 진입신호를 필터링하여 더 안정적인 수익을 추구하는 것이다. 이 논문의 요점은 옵션시장이 기초자산, 변동성, 이자율과 같은 다양한 요소에 영향을 받기 때문에, 변동성을 제외한 요인 (기초자산의 방향성)을 선물로 헤지하면서, 변동성괴리에 따른 이익만을 향유하는 것이다. This study proposes a novel option strategy by using characteristic of volatility reversion and rough set algorithm in options market. Until now, various research has been conducted on stock and future markets, but minimal research has been done in options market. Particularly, research on the option trading strategy using high frequency data is limited. This study consists of two purposes. The first is to enjoy a profit using volatility reversion model when volatility gap is occurred. The second is to pursue a more stable profit by filtering inaccurate entry point through rough set algorithm. Since options market is affected by various elements like underlying assets, volatility and interest rate, the point of this study is to hedge elements except volatility and enjoy the profit following the volatility gap.

주성분 분석과 로지스틱 회귀분석을 이용한 다국 통화포트폴리오 전략

심경식,안재준,오경주,Shim, Kyung-Sik,Ahn, Jae-Joon,Oh, Kyong-Joo 한국데이터정보과학회 2012 한국데이터정보과학회지 Vol.23 No.1

본 논문에서는 외환시장에서 주성분 분석과 로지스틱 회귀분석을 이용한 다국 통화 포트폴리오 전략을 개발하는 것을 제안한다. 과거 환율시장의 분석에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 상대적으로 외환시장에서의 거래 전략을 개발하는 연구는 거의 없었다. 본 연구는 크게 두 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 주성분 분석을 적용시켜 포트폴리오를 구성하는 다양한 나라의 환율에 가중치 할당 방법을 제안하는 것이다. 두 번째 목적은 로지스틱 회귀분석을 이용하여 구성된 포트폴리오의 적절한 매수시점과 매도시점을 정하는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안한 투자전략의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들에게 투자 결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다. This paper proposes to develop multi-currencies portfolio strategy using principal component analysis (PCA) and logistic regression (LR) in foreign exchange market. While there is a great deal of literature about the analysis of exchange market, there is relatively little work on developing trading strategies in foreign exchange markets. There are two objectives in this paper. The first objective is to suggest portfolio allocation method by applying PCA. The other objective is to determine market timing which is the strategy of making buy or sell decision using LR. The results of this study show that proposed model is useful trading strategy in foreign exchange market and can be desirable solution which gives lots of investors an important investment information.