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KOSPI는 정치 및 경제를 포함한 다양한 요소에 영향을 받는 관계로 정확한 단기 KOSPI 예측 방법론 개발은 매우 어려운 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(NEWFM; neural network with weighted fuzzy membership functions)의 특징 추출기법을 사용하여 5일 동안의 주가 단기추세를 예측하는 방안을 제안한다. 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징입력을 선택한다. 특징입력으로써 기술지표를 이용하여 얻은 데이터를 웨이블릿 변환을 이용하여 39개의 계수들을 추출한다. 이들 39개의 특징입력 중 비중복면적 분산측정법에 의해서 추출된 12개의 계수가 사용된다. 제안된 방법에서는 민감도가 72.79%, 특이도가 74.76%, 정확도가 73.84%를 나타낸다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 주가 단기추세 예측 모델의 설계
Ⅲ. 단기 KOSPI 예측을 위해 사용한 퍼지 신경망
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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1. [학술지(정기간행물)] - K. K. Ang / 2006 / Stock Trading Using RSPOP: A Novel Rough Set-Based Neuro- Fuzzy Approach / IEEE Trans. Neural Networks 17 (5) : 790 ~ 802
2. [학술지(정기간행물)] - J. S. Lim / 2009 / Finding Features for Real-Time Premature Ventricular Contraction Detection Using a Fuzzy Neural Network System / IEEE Trans. Neural Networks 20 (3) : 522 ~ 527
3. [학술지(정기간행물)] - 채수한 / 2007 / ECONOMIC TURNING POINT FORECASTING USING THE FUZZY NEURAL NETWORK AND NON-OVERLAP AREA DISTRIBUTION MEASUREMENT METHOD / The Korean Economic Review 23 (1) : 111 ~ 130
4. [학술지(정기간행물)] - T.V.Gestel / 2001 / Financial Time Series Prediction Using Least Squares Support Vector Machines Within the Evidence Framework / IEEE Trans. Neural Networks 12 (4) : 809 ~ 821
5. [학술지(정기간행물)] - S-M Zhou / 2007 / Constructing L2-SVM- Based Fuzzy Classifiers in High-Dimensional Space With Automatic Model Selection and Fuzzy Rule Ranking / IEEE Trans. on Fuzzy Systems 15 (3) : 398 ~ 409
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3. [학술지(정기간행물)] - 채수한 / 2007 / ECONOMIC TURNING POINT FORECASTING USING THE FUZZY NEURAL NETWORK AND NON-OVERLAP AREA DISTRIBUTION MEASUREMENT METHOD / The Korean Economic Review 23 (1) : 111 ~ 130
4. [학술지(정기간행물)] - T.V.Gestel / 2001 / Financial Time Series Prediction Using Least Squares Support Vector Machines Within the Evidence Framework / IEEE Trans. Neural Networks 12 (4) : 809 ~ 821
5. [학술지(정기간행물)] - S-M Zhou / 2007 / Constructing L2-SVM- Based Fuzzy Classifiers in High-Dimensional Space With Automatic Model Selection and Fuzzy Rule Ranking / IEEE Trans. on Fuzzy Systems 15 (3) : 398 ~ 409
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