$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 한국 주식시장에서의 군집화 기반 페어트레이딩 포트폴리오 투자 연구
Clustering-driven Pair Trading Portfolio Investment in Korean Stock Market 원문보기

Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering = 한국산업경영시스템학회지, v.45 no.3, 2022년, pp.123 - 130  

조풍진 (한양대학교 산업공학과) ,  이민혁 (부산대학교 경영학부) ,  송재욱 (한양대학교 산업공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Pair trading is a statistical arbitrage investment strategy. Traditionally, cointegration has been utilized in the pair exploring step to discover a pair with a similar price movement. Recently, the clustering analysis has attracted many researchers' attention, replacing the cointegration method. Th...

Keyword

참고문헌 (25)

  1. Aggarwal, C.C., Hinneburg, A., and Keim, D.A., On the surprising behavior of distance metrics in high dimensional space, In International Conference on Database Theory, 2001, Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 420-434. 

  2. Alqahtani, A., Ali, M., Xie, X., and Jones, M.W., Deep Time-Series Clustering: A Review, Electronics, 2021, Vol. 10, No. 23, pp. 3001. 

  3. Aranganayagi, S. and Thangavel, K., Clustering categorical data using silhouette coefficient as a relocating measure, In International conference on computational intelligence and multimedia applications, 2007, IEEE ,Vol. 2, pp. 13-17. 

  4. Arthur, D. and Vassilvitskii, S., k-means++: The advantages of careful seeding, Stanford, 2006. 

  5. Caldeira, J. and Moura, G.V., Selection of a portfolio of pairs based on cointegration: A statistical arbitrage strategy, Available at SSRN 2196391, 2013. 

  6. Day, W.H. and Edelsbrunner, H., Efficient algorithms for agglomerative hierarchical clustering methods, Journal of Classification, 1984, Vol. 1, No. 1, pp. 7-24. 

  7. Dickey, D.A. and Fuller, W.A., Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root, Journal of the American Statistical Association, 1979, Vol. 74, No. 366a, pp. 427-431. 

  8. Flori, A. and Regoli, D., Revealing pairs-trading opportunities with long short-term memory networks, European Journal of Operational Research, 2021, Vol. 295, No. 2, pp. 772-791. 

  9. Goldkamp, J. and Dehghanimohammadabadi, M., Evolutionary multi-objective optimization for multivariate pairs trading, Expert Systems with Applications, 2019, Vol. 135, pp. 113-128. 

  10. Gupta, K. and Chatterjee, N., Selecting stock pairs for pairs trading while incorporating lead? lag relationship, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2020, Vol. 551, 124103. 

  11. Han, C., He, Z., and Toh, A.J.W., Pairs Trading via Unsupervised Learning, Available at SSRN 3835692, 2021. 

  12. Hartigan, J.A. and Wong, M.A., Algorithm AS 136: A k-means clustering algorithm, Journal of the royal statistical society. series c (applied statistics), 1979, Vol. 28, No. 1, pp. 100-108. 

  13. Hautamaki, V., Cherednichenko, S., Karkkainen, I., Kinnunen, T., and Franti, P., Improving k-means by outlier removal, In Scandinavian conference on image analysis, Springer, Berlin, Heidelberg, 2005, pp. 978-987. 

  14. Johnson, S.C., Hierarchical clustering schemes, Psychometrika, 1967, Vol. 32, No. 3, pp. 241-254. 

  15. Magdon-Ismail, M. and Atiya, A.F., Maximum drawdown, Risk Magazine, 2004, Vol. 17, No. 10, pp. 99-102. 

  16. Manduchi, L., Huser, M., Vogt, J., Ratsch, G., and Fortuin, V., DPSOM: Deep Probabilistic Clustering with self-organizing maps, arXiv preprint arXiv:1910.01590, 2019. 

  17. Murtagh, F., A survey of recent advances in hierarchical clustering algorithms, The Computer Journal, 1983, Vol. 26, No. 4, pp. 354-359. 

  18. Muller, M., Dynamic time warping, Information Retrieval for Music and Motion, 2007, pp. 69-84. 

  19. Ramos-Requena, J.P., Trinidad-Segovia, J.E., and Sanchez-Granero, M.A., Introducing Hurst exponent in pair trading, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2017, Vol. 488, pp. 39-45. 

  20. Rand, W.M., Objective criteria for the evaluation of clustering methods, Journal of the American Statistical Association, 1971, Vol. 66, No. 336, pp. 846-850. 

  21. Roth, A.E., The Shapley Value: Essays in Honor of Lloyd S, Shapley, Cambridge University Press, 1988. 

  22. Sarmento, S.M. and Horta, N., Enhancing a pairs trading strategy with the application of machine learning, Expert Systems with Applications, 2020, Vol. 158, 113490. 

  23. Sharpe, W.F., The Sharpe ratio, Streetwise? the Best of the Journal of Portfolio Management, 1998, pp. 169-185. 

  24. Wen, D., Ma, C., Wang, G.J., and Wang, S., Investigating the Features of Pairs Trading Strategy: A Network Perspective on the Chinese stock market, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2018, Vol. 505, pp. 903-918. 

  25. Zhang, H., Ho, T.B., Zhang, Y., and Lin, M.S., Unsupervised feature extraction for time series clustering using orthogonal wavelet transform, Informatica, 2006, Vol. 30, No. 3 

활용도 분석정보

상세보기
다운로드
내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로