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사용자 편의성 기반의 알고리즘 트레이딩 시스템
User Convenience-based Trading Algorithm System 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.16 no.3, 2016년, pp.155 - 161  

이주상 ,  김병서 (홍익대학교 컴퓨터정보통신공학과)

초록
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기존의 알고리즘 트레이딩 시스템에서는 투자전략을 금융사가 제공하는 프로그램밍 언어와 API들을 사용하여 사용자가 직접 프로그래밍 하여야 했기에 일반 투자자들이 사용하기에는 많은 어려움이 있어왔다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 프로그래밍에 대한 지식이 없어도 손쉽게 자신의 투자전략을 사용자 인터페이스를 통하여 제시하면 이를 통하여 알고리즘이 형성되어 시스템 트레이딩이 수행되도록 하는 사용자 친화적인 트레이딩 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 시스템은 금융회사의 서버와 주식 정보를 송수신하고 매매를 수행하는 서버 부분과 투자전략을 설정하기 위한 보조지표들로 이루어진 사용자 인터페이스, 이를 기반으로 알고리즘이 생성되는 부분 등으로 구성되어진 클라이언트로 구성되어진다. 제안된 시스템은 모의 투자 실행을 통하여 사용자가 설정한 투자전략에 따라 설정된 알고리즘에 의하여 자동으로 매매가 이루어짐을 통하여 성능을 검증하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In current algorithm trading system, general users need to program their algorithms using programing language and APIs provided from financial companies. Therefore, such environment keeps general personal investors away from using algorithm trading. Therefore, this paper focuses on developing user-f...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 이처럼 지금까지의 어려운 프로그램 언어 기반의 알고리즘 트레이딩 구현 방식에서 벗어나 일반 투자자가 유저 인터페이스를 통하여 제공되는 입력사항을 기반으로 손쉽게 자신만의 금융 알고리즘을 생성하고 이에 따라 매수 및 매매가 자동 이루어지는 사용자 친화적 알고리즘 트레이딩 시스템을 구현하는 것이 필요하며 이것이 본 논문에서 목표로 하고 있는 부분이다. 이러한 시스템을 통하여 일반 사용자가 자신만의 금융 알고리즘을 형성하고 이를 통하여 변동성 높은 금융 시장 움직임의 안정성 여부를 알아보는 판단의 근거를 제공 하고, 자신만의 알고리즘 개량화로 금융 리스크를 과학적으로 분석하여 위험수치(손실)를 감소시킬 수 있도록 하고자 한다.
  • 따라서 이처럼 지금까지의 어려운 프로그램 언어 기반의 알고리즘 트레이딩 구현 방식에서 벗어나 일반 투자자가 유저 인터페이스를 통하여 제공되는 입력사항을 기반으로 손쉽게 자신만의 금융 알고리즘을 생성하고 이에 따라 매수 및 매매가 자동 이루어지는 사용자 친화적 알고리즘 트레이딩 시스템을 구현하는 것이 필요하며 이것이 본 논문에서 목표로 하고 있는 부분이다. 이러한 시스템을 통하여 일반 사용자가 자신만의 금융 알고리즘을 형성하고 이를 통하여 변동성 높은 금융 시장 움직임의 안정성 여부를 알아보는 판단의 근거를 제공 하고, 자신만의 알고리즘 개량화로 금융 리스크를 과학적으로 분석하여 위험수치(손실)를 감소시킬 수 있도록 하고자 한다.

가설 설정

  • 본 장에서는 구현된 시스템을 사용하여 사용자가 설정한 보조지표를 기반으로 자동으로 매매가 수행됨을 모의투자를 사용하여 검증한다. 모의 투자를 위하여 이베스트 투자증권의 모의 투자 모듈을 사용하였으며 1분봉과 5분봉을 통한 골든크로스 거래 전략기반을 사용하였다고 가정하였다. 이를 위하여 사용자는 그림 6에서 보인 알고리즘 설정 창에서 이동평균선 전략 설정 부분의 1분봉과 5분봉, 그리고 골드크로스에 체크한 후 적용 버튼을 눌러 실행 시켰다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존의 알고리즘 트레이딩 시스템의 단점을 해결하기 위해 제안된 시스템의 목적은? 기존의 알고리즘 트레이딩 시스템에서는 투자전략을 금융사가 제공하는 프로그램밍 언어와 API들을 사용하여 사용자가 직접 프로그래밍 하여야 했기에 일반 투자자들이 사용하기에는 많은 어려움이 있어왔다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 프로그래밍에 대한 지식이 없어도 손쉽게 자신의 투자전략을 사용자 인터페이스를 통하여 제시하면 이를 통하여 알고리즘이 형성되어 시스템 트레이딩이 수행되도록 하는 사용자 친화적인 트레이딩 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 시스템은 금융회사의 서버와 주식 정보를 송수신하고 매매를 수행하는 서버 부분과 투자전략을 설정하기 위한 보조지표들로 이루어진 사용자 인터페이스, 이를 기반으로 알고리즘이 생성되는 부분 등으로 구성되어진 클라이언트로 구성되어진다.
ZeroAOS에서 제공하는 서비스는? 예스랭귀지를 사용하여 구성한 알고리즘의 예를 그림 1에서 보이고 있다. ZeroAOS는 고속 자동 매매 서비스를 제공하고 있으며 리눅스 표준개발환경인 ZeroVE를 제공하고 있고 C++기반의 알고리즘 제작 및 매매를 위한 툴을 제공하고 있다.[5] 국외 관련 기술들은 다음과 같다.
기존의 알고리즘 트레이딩 시스템의 단점은? 기존의 알고리즘 트레이딩 시스템에서는 투자전략을 금융사가 제공하는 프로그램밍 언어와 API들을 사용하여 사용자가 직접 프로그래밍 하여야 했기에 일반 투자자들이 사용하기에는 많은 어려움이 있어왔다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 프로그래밍에 대한 지식이 없어도 손쉽게 자신의 투자전략을 사용자 인터페이스를 통하여 제시하면 이를 통하여 알고리즘이 형성되어 시스템 트레이딩이 수행되도록 하는 사용자 친화적인 트레이딩 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다.
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참고문헌 (14)

  1. Korea Financial Investment Association, "2015 Financial Investment Fact Book," May 2015. 

  2. Han-Jun Lee and In-Seok Kim, "A study on improving cyber liability insurance for electronic financial incident in easy payment system," The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, vol. 16, no. 2, pp. 1-8, Apr. 30 2016. 

  3. Philip Treleaven, Galas Micha, and Lalchand Vidhi, "Algorithmic trading review." Communications of the ACM, vol. 56, no. 11, pp. 76-85, November 2013. 

  4. YesStock, https://www.yesstock.com/YesTrader/YesLanguage/YesLanguage_help.html 

  5. ZeroAOS 2.0, http://www.smallake.kr/?page_id6866. 

  6. Quantopian, https://www.quantopian.com/. 

  7. Market Analysis System, http://eiffel-mas.sourceforge.net/#header-bar. 

  8. Bforex, http://www.bforex.com/. 

  9. Suk Jun Lee and Kyong Joo Oh, "Finding the optimal frequency for trade and development of system trading strategies in futures market," Journal of the Korean Data & Information Science Society, vol. 22, no. 2, pp. 255-267, 2011. 

  10. Seung Hwan Chung and Kyong Joo Oh, "Using genetic algorithm to optimize rough set strategy in KOSPI200 futures market," Journal of the Korean Data & Information Science Society, vol. 25, no. 2, pp. 281-292, 2014. 

  11. Tuanhung Dao and Hyunchul Ahn, "An Optimized Combination of ${\pi}$ -fuzzy Logic and Support Vector Machine for Stock Market Prediction," Journal of Intelligent Information System, vol. 20, no. 4, pp. 43-58, December 2014. 

  12. Yong-Hwa Choi and Bok-Gyu Joo, "Development of a System Trading Technique Effective for Asset Value Stocks," Journal of Korean Institute Of Information Technology. vol. 12, no. 1, pp. 139-146, Jan. 31, 2014. 

  13. Kim, Sun-Woong, and Hyun-Chul Ahn. "Development of an intelligent trading system using Support Vector Machines and genetic algorithms." Journal of Intelligence and Information Systems 16.1 (2010): 71-92. 

  14. Yong-Cheol Hwang and Young-Sic Song, "The Effect of Securities e-Service Quality(e-SQ) and Relationship Quality on Customer Loyalty," Proc. in Conference of Korea Association of Business Education-Spring, pp. 103-118, 2012. 

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