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학위논문 상세정보

머신러닝과 수급분석을 활용한 주식 포트폴리오 구성 연구


김경목 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원 트레이딩시스템전공 트레이딩시스템전공 국내석사)
초록

본 논문은 머신러닝과 수급분석을 활용한 주식 포트폴리오 구성 방법을 개발하고 그 성과를 분석하는 연구이다. 금융 알파고라 불리는 주식 로보-어드바이저 프로그램의 개발 방향을 제시하고 누구나 접할 수 있도록 하여 경제적 가치 향상에 기여 하는데 의의가 있다.
자기 조직화 지도 모델 인공신경망을 이용하여 수급분석 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모델 인공신경망에 학습을 시켜서 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률...

Abstract

Using Self-organizing map, which is one of the most popular neural network models, this study first groups the demand-and-supply analysis data. With this grouping data the study trains an artificial neural network via back-propagation to develop a monthly portfolio.
For the analysis of portfolio...

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저자 김경목
학위수여기관 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 트레이딩시스템전공
학위구분 국내석사
학과 트레이딩시스템전공
지도교수 김선웅
발행년도 2018
총페이지 iv, 38 p.
언어 kor
원문 URL http://www.riss.kr/link?id=T14708496&outLink=K
정보원 한국교육학술정보원

DOI 인용 스타일

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