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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성수 (숭실대학교) 김종인 (숭실대학교) 정기철 (숭실대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제24권 제1호
발행연도
2019.2
수록면
23 - 30 (8page)

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딥러닝 네트워크 기반의 알고리즘의 발전으로 인공지능은 전세계적으로 빠른 성장세를 보이고 있다. 그 중 금융은 인공지능이 가장 많이 활용될 분야로 예상되고 있으며 최근 많은 연구가 되고 있다. 기존의 딥러닝을 사용한 재무 전략은 단일 종목에 대한 주가 예측에만 치중되어 있어 변동성에 취약하다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 이용하여 펀드 구성 종목을 산출하고 종목들을 분산투자하여 ETF 상품을 구성하는 모델을 제안한다. 실험 결과로 제안하는 모델을 통해 코스피 100지수를 대상으로 하는 성능을 분석하며 수익률 또는 안정성 측면에서 향상된 결과를 확인하였다.
#자산분배 #딥러닝 #오토인코더 #ETF #Portfolio #Deep Learning #Autoencoder

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 딥러닝 자산배분 시스템
3. 실험 방법 및 분석
4. 결론
References

참고문헌 (14)

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Shim, H. / 2018 / A Business Model Using Artificial Intelligence (AI) of Korean Companies google schola 2017 / Status of Machine Learning at Home and Abroad in the Field of Finance / FSI google schola KEB Hana Bank / 2018 / 2018 Korean Roboadvids er Report google schola 황련희 / 2012 / 방향성거리함수를 이용한 중국의 상업은행 효율성 분석 / 한국산업정보학회논문지 17(2):81~94 dbpia 반주일 / 2016 / 포털사이트에서의 피검색빈도와 주식수익률 / 한국산업정보학회논문지 21(5):73~83 dbpia

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