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퍼지 모델에 기초한 시계열 주가 예측
Time Series Stock Prices Prediction Based On Fuzzy Model 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.19 no.5, 2009년, pp.689 - 694  

황희수 (한라대학교 전기전자과) ,  오진성 (한라대학교 전기전자과)

초록
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본 논문은 일별 및 주별로 시계열 주가를 예측할 수 있는 퍼지 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 전통적인 시계열 분석으로 주가를 예측하는 것은 어렵지만 퍼지 모델은 비선형적인 주가 데이터의 특성을 잘 기술할 수 있는 장점을 갖고 있다. 주가 예측 모델에 사용될 입력 정보를 결정하는 데는 상당한 수고가 필요한데, 본 논문에서는 전통적인 캔들 스틱 차트의 정보를 입력변수로 고려한다. 주가 예측 퍼지 모델은 사다리꼴 멤버쉽함수를 갖는 전건부와 비선형식인 후건부로 된 퍼지 규칙으로 구성된다. 차분 진화를 통해 퍼지 모델은 최적화된다. 일별 및 주별로 코스피 지수의 시가, 고가, 저가 및 종가를 예측하는 모델을 만들고 그 성능을 평가한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper an approach to building fuzzy models for predicting daily and weekly stock prices is presented. Predicting stock prices with traditional time series analysis has proven to be difficult. Fuzzy logic based models have advantage of expressing the input-output relation linguistically, whic...

주제어

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문제 정의

  • The aim of this paper is to develop an objective fuzzy model that can predict future prices in the stock markets by taking samples of past prices. The model is composed of ‘if-then’ fuzzy rules.
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참고문헌 (21)

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