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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성수 (숭실대학교) 홍광진 (숭실대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제22권 제6호
발행연도
2017.12
수록면
23 - 29 (7page)

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Wealthfront, Betterment 등의 성공에 힘입어 전세계적으로 알고리즘을 통한 자동적인 자산분배 시스템인 로보어드바이저에 대한 관심이 증가하고 있다. 로보 어드바이저는 자산을 관리하는데 있어 사람의 개입을 최소화 하기 때문에 서비스를 이용하는데 드는 비용을 줄일 수 있으며 사람의 심리적 요인을 배제할 수 있다는 장점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 기술적 분석 기법을 대체하기 위하여 딥러닝 기술을 이용한 코스피 200 선물지수 예측 모델을 개발하고 그 성능을 분석하였다. 모델의 성능 분석 결과 제안하는 모델은 보합세에 놓인 종목의 방향성과 주가를 예측하는 문제에 활용 될 수 있음을 확인하였고, 향후 본 연구에서 제안하는 모델을 기존의 기술적 분석과 결합하여 로보어드바이저 서비스에 적용할 수 있음을 확인하였다.
#순환신경망 #코스피 200 #로보 어드바이저 #Recurrent Neural Networks #kospi 200 #RoboAdvisor

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선물시장 index 예측 시스템
3. 실험결과
4. 결론
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참고문헌 (9)

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