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신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있어서 주가 예측에 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 신경회로망 모델을 사용하여 일별 KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) 종가를 예측한다. 예측된 종가를 기반으로 KOSPI에 연동해 변동하는 Exchange Traded Funds (ETFs)의 거래를 위한 알파 매매를 제안한다. 본 논문에 제안된 방법으로 KOSPI 예측 신경회로망 모델들을 구현하고 예측 정확도를 평가한다. 구현된 신경회로망 모델(NN1)의 학습 오차(MAPE)는 0.427, 평가 오차는 0.627이다. 평가용 데이터를 사용해 알파 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 7.16 ~ 15.29 %를 보인다. 이는 125 거래일 데이터로 거둔 수익률로 제안된 알파 매매가 효과적임을 보인다.
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황희수 / 2009 / Time Series Stock Prices Prediction Based On Fuzzy Model / 한국지능시스템학회 논문지 19(5):689~694
W. Huang / 2005 / Forecasting Stock Market Movement Direction with Support Vector Machine / Computers & Operations Research 32(10):2513~2522
R. C. Cavalcante / 2016 / Computational Intelligence and Financial Markets: A Survey and Future Directions / Expert Systems with Applications 55:194~211
Amin Hedayati Moghaddam / 2016 / Stock market index prediction using artificial neural network / Journal of Economics, Finance and Administrative Science 21(41):89~93
황희수 / 2018 / 심층 신경회로망 모델을 이용한 일별 주가 예측 / 한국융합학회논문지 9(6):39~44
W. Huang / 2005 / Forecasting Stock Market Movement Direction with Support Vector Machine / Computers & Operations Research 32(10):2513~2522
R. C. Cavalcante / 2016 / Computational Intelligence and Financial Markets: A Survey and Future Directions / Expert Systems with Applications 55:194~211
Amin Hedayati Moghaddam / 2016 / Stock market index prediction using artificial neural network / Journal of Economics, Finance and Administrative Science 21(41):89~93
황희수 / 2018 / 심층 신경회로망 모델을 이용한 일별 주가 예측 / 한국융합학회논문지 9(6):39~44
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