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학술저널
저자정보
송성환 (숭실대학교) 황선호 (숭실대학교) 이용희 (숭실대학교) 이현경 (숭실대학교) 한경석 (숭실대학교) 김종배 (숭실대학교)
저널정보
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 제6권 제3호
발행연도
2016.3
수록면
91 - 100 (10page)
DOI
http://dx.doi.org/10.14257/AJMAHS.2016.03.32

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2017

머신 러닝 기반 소셜 빅데이터 분석을 이용한 금융자산 트레이딩 모델의 성능 향상에 관한 연구
송성환 ,  한경석 ,  최수정 외 1명 Entrue Journal of Information Technology 2017.01 학술저널

2016

트레이딩을 위한 소셜 빅데이터 분석 모델
송성환 ,  황선호 ,  이용희 외 3명 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 2016.03 학술저널
소셜 빅데이터 분석을 이용한 머신러닝 기반 금융자산 트레이딩 모델의 성능 향상에 관한 연구
송성환 IT정책경영학과 2016.01 학위논문

초록· 키워드

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소셜빅데이터 분석을 이용한 트레이딩에 관한 연구는 사회를 구성하는 구성원들의 집단감성이 주가에 영향을 미친다는 가정에서 출발하였다. 최근 소셜데이터가 빅데이터라 불리울 만큼 급증함에 따라 실시간으로 변화하는 사회구성원의 감성흐름을 알 수 있게 되었다. 자연언어처리를 이용하여 소셜빅데이터로부터 감성을 추출하고 통계분석을 통하여 추출된 감성의 흐름과 관련이 깊은 주식을 발굴하였다. 발굴된 종목들에 기반한 포트폴리오는 월별로 기계학습 및 평균회귀전략을 기반으로 주가예측을 시도하며 자산배분 모형은 Black-Litterman모형을 이용하였다. 위와 같은 모델을 기반으로 2011년 1월부터 2014년 10월까지 시뮬레이션을 실시한 결과 코스피 수익률 대비 약 20%를 초과하는 결과를 보였다. 또한 2015년 1월부터 2015년 8월까지 실전투자 결과에서도 코스피 수익률 대비 12%를 초과하는 실적을 보이고 있다. 이번 연구를 통하여, 인공지능 기반의 빅데이터분석을 이용한 로보트레이딩이 실제 시장지표 대비 높은 수익률을 보일 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.
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목차

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https://commons.wikimedia.org/wiki/ google schola Lijuan Cao / 2001 / Application of Support Vector Machines in Financial Time Series Forecasting / Omega 29(4):309~317 google schola Akriti Soni / 2013 / Stock Market Prediction Model Using Back Propagation Neural Network, Support Vector Regression And Support Vector Machine -Fuzzy Logic / Proceedings of 4th International Conference google schola Rohit Choudhry / 2008 / A Hybrid Machine Learning System for Stock Market Forecasting / World Academy of Science, Engineering and Technology 39(3):315~318 google schola Balvers, Ronald / 2000 / Mean reversion across national stock markets and parametric contrarian investment strategies / Journal of Finance 55(2):745~772 google schola

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