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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재원 (성신여자대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
137 - 144 (8page)
DOI
10.5626/KTCP.2021.27.3.137

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기존의 여러 연구에 의하면 신경망 기반의 주가 예측기들은 폭락형 주가 패턴에 대해 우수한 예측 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 점에 착안하여, 본 논문에서는 신경망 기반의 주가 예측기를 사용하여 시장 폭락 상황에서의 상향 추세 전환을 예측할 수 있는 새로운 기법을 제시한다. 폭락형 패턴에 대해 더욱 일관적인 예측 결과를 얻기 위해, 새롭게 고안한 추가적인 입력 자질들을 사용하여 기존에 사용하던 신경망 기반 예측기의 성능을 개선한다. 과거의 폭락 장세들에 대해 예측 점수들의 통계를 분석하고, 그 결과를 활용하여 테스트 기간 동안 발생한 폭락 장세에서의 상향 추세 전환을 예측한다. 한국 거래소 시장 및 코스닥 시장에서 수집한 데이터를 사용한 실험을 통해, 최근 3년간의 거래 시뮬레이션 결과를 제시한다.
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목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 신경망을 활용한 추세 전환의 예측
3. 신경망 학습의 개선
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
S. Cottle, R. F. Murray, F. E. Block, and D. L. Dodd, Graham and Dodd’s Security Analysis (5th edition), McGraw-Hill, 1988. google schola R. D. Edwards and J. Magee, Technical Analysis of Stock Trends, John Magee, Inc., 1974. google schola A. W. Lo, "Long-term Memory in Stock Market Prices," Econometrica, Vol. 59, No. 5, pp. 1279-1313, 1991. google schola S. M. Kendall and K. Ord, Time Series, Oxford, New York, 1997. google schola T. Chenoweth, Z. Obradovic, and S. S. Lee, "Embedding technical analysis into neural network based trading systems," Appl. Artif. Intell., Vol. 10, No. 6, pp. 523-541, 1996. google schola

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