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심층 신경망을 이용한 변동성 돌파 전략 기반 주식 매매 방법에 관한 연구
이은우(Eunu Yi),이원부(Won-Boo Lee) 한국콘텐츠학회 2022 한국콘텐츠학회논문지 Vol.22 No.3
주식 투자는 가장 널리 알려진 재테크 방법들 중 하나지만 실제 투자를 통해 수익을 얻기는 쉽지 않기 때문에 과거부터 효과적이고 안정적인 투자 수익을 얻기 위한 다양한 투자 전략들이 고안되고 시도되어 왔다. 그중 변동성 돌파 전략(Volatility Breakout)은 일일 단위로 일정 수준 이상의 범위를 뛰어넘는 강한 상승세를 돌파 신호로 파악하여 상승하는 추세를 따라가며 일 단위로 빠르게 수익을 실현하는 전략으로 널리 쓰이고 있는 단기 투자 전략들 중 하나이다. 그러나 주식 종목마다 가격의 추이나 변동성의 정도가 다르며 동일한 종목이라도 시기에 따라 주가의 흐름이 일정하지 않아 주가를 예측하고 정확한 매매 시점을 찾아내는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 단순히 종가 또는 장기간에 걸친 수익률을 예측하는 기존 연구 방법들과는 달리 단기간에 수익을 실현할 수 있는 주식과 같은 시계열 데이터 분석에 적합한 양방향 장단기 메모리 심층 신경망을 이용하여 변동성 돌파 전략 기반 매매 시의 수익률을 예측하여 주식을 매매하여 방법을 제안한다. 이렇게 학습된 모델로 테스트 데이터에 대하여 실제 매매를 가정하여 실험한 결과 기존의 장단기 메모리 심층 신경망을 이용한 종가 예측 모델보다 수익률과 안정성을 모두 상회하는 결과를 확인할 수 있다. The stock investing is one of the most popular investment techniques. However, since it is not easy to obtain a return through actual investment, various strategies have been devised and tried in the past to obtain an effective and stable return. Among them, the volatility breakout strategy identifies a strong uptrend that exceeds a certain level on a daily basis as a breakout signal, follows the uptrend, and quickly earns daily returns. It is one of the popular investment strategies that are widely used to realize profits. However, it is difficult to predict stock prices by understanding the price trend pattern of stocks. In this paper, we propose a method of buying and selling stocks by predicting the return in trading based on the volatility breakout strategy using a bi-directional long short-term memory deep neural network that can realize a return in a short period of time. As a result of the experiment assuming actual trading on the test data with the learned model, it can be seen that the results outperform both the return and stability compared to the existing closing price prediction model using the long-short-term memory deep neural network model.
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