의사결정트리 학습을 이용한 단기주가예측 에이전트 시스템 개발 = Development of Short term Stock Price Forecast Agent System using Decision Tree Algorithm

국문 초록 (Abstract)

인터넷 기술의 발달로 사이버 트레이딩의 기반이 충분히 발전하였고, 주식투자의 경향이 기업의 가치를 평가한 장기적인 투자에서 단기적인 투자로 매매이익을 실현하는 방향으로 바뀌었다. 이에 본 연구에서는 단기 주식투자를 위하여 에이전트(Agent) 기술을 이용하여 인터넷에서 실시간으로 관심종목의 주가를 수집해서, 그 정보를 바탕으로 의사결정 트리를 생성하여 규칙 데이터베이스를 만들어 각 종목별로 가까운 미래의 주가의 등락을 예측하여 사용자에게 매도/매수시점을 제시할 수 있는 단기주가예측 에이전트 시스템을 제시한다.
인간의 분석 능력에는 한계가 있으므로 에이전트가 인간을 대신하여 주가의 추세를 계속적으로 관찰하고 판단하게 함으로써 주가에 영향을 주는 변동을 실시간으로 탐지할 수 있다. 그러므로 많은 종목들의 변동을 동시에 실시간으로 확인할 수 있고, 여러 종목간의 연관성 및 상관관계도 에이전트를 이용하면 쉽게 발견할 수 있다. 본 연구에서 제시하는 SFA(Stock Forecasting Agent) 시스템은 자료수집단계, 자료가공단계, 학습단계, 예측 및 피드백 단계의 4단계로 수행된다.
또한 에이전트 예측의 정확도를 위하여 예측시간간격의 설정이 중요한데, 이를 위하여 본 연구에서는 동일 데이터를 여러 예측시간간격으로 나누어서 예측의 정확도를 높일 수 있는 각 종목별 예측시간간격을 구하는 것에 관하여 논의한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The basis of cyber trading has been sufficiently developed with innovative advancement of Internet Technology and the tendency of stock market investment has changed from long-term investment, which estimates the value of enterprises, to short-term investment, which focuses on getting short-term stock trading margin. Hence, this research shows a Short-term Stock Price Forecasting System; it collects real-time information of interest and favorite issues using Agent Technology through the Internet, and forms a decision tree, and creates a Rule-Base Database. Through this procedure the Short-term Stock Price Forecasting System provides customers with the prediction of the fluctuation of stock prices for each issue in near future and a point of sales and purchases.
A Human being has the limitation of analytic ability and so through taking a look into and analyzing the fluctuation of stock prices, the Agent enables man to trace out the external factors of fluctuation of stock market on real-time. Therefore, we can check out the ups and downs of several issues at the same time and figure out the relationship and interrelation among many issues using the Agent. The SFA ( Stock Forecasting System ) has such basic four phases as Data Collection, Data Processing, Learning, and Forecasting and Feedback.
It is also important to set a proper forecasting time interval for accuracy of the Agent forecasting. For the sake of it, this research will focus on discussing the derivation of sufficient forecasting time interval for each issue; it has been accomplished by testing the same data with several different forecasting time intervals.

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 요약문
• 제1장 서론 = 1
• 제1절 연구배경 및 목적 = 1
• 제2절 기존 연구 고찰 = 2
• 제2장 이론적 고찰 = 4
• 제1절 에이전트의 정의 = 4
• 제2절 학습의 정의 = 6
• 제3절 의사결정 트리 = 7
• 제4절 주가 변동 요인과 가정 = 10
• 제3장 본론 = 13
• 제1절 단기주가예측 에이전트 시스템 구조 = 13
• 제2절 단기주가예측 에이전트 수행절차 = 15
• 제4장 실험결과 = 33
• 제1절 구현 범위 = 33
• 제2절 실험 내용 및 결과 = 33
• 제5장 결론 및 추후 연구과제 = 38
• 참고문헌 = 40
• Abstract = 41