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문제 정의
- 지수 변동은 널리 알려진 삼중 교차법 (T「i 이e Cross Method)를 이용하여 분석하였고, 거래량든 투자자별 순매수량을 분석하였다. 또한, 단기적인 예측이 아너라 최소 수개월 이상의 추이를 보는 장기적인 예축을목표로 하였다.
- 수많은 기업들이 주식 시장에서 자금을 확보하여 영업활동을 톻해 이익을 내고 있으며, 많믄 투자자들 또한주식 시장읆 통해 시세차익이나 배당 이익읆 얻기룔 바라고 투자하고 있다. 본 논문은 한국 주식시장의 대표적지수인 한국종합주가지수 (KOSPI: Korea Composite Stock Price Index)의 변동 경향, 즉 저점과 고점의 예측올 시도하는 통계적 시스템을 제안한다.
- 본 연구에서는 장기적인 종합주가지수 변동 경향 예측에 대한 통계적인 방법론 및 시스템을 제안하였다. 시스템은 크게 학습단계와 예측단계로 나뉘며, 학습 단계에서는 저점과 고점에서 치수의 변동 추이 및 투자자별 거래 행동 경향의 조합읉 고려한다.
- 첫 번재 단계에서는 기존의 과거 지수 데이터를 입력으로 삼아 학숩을수행하고, 두 번째 단계에서는 학습한 내용에 기반하여 예측을 수행한다. 저점과 고점을 예측할 수 있다면 투자 시 수익을 기대할 수 있기 때문에 그 두 시점에 대한 데이터를 학습하고 고점을 예측하는 것을 목표로 하였다.
가설 설정
- 더 나아가서 (pi. p2, pj를 고점 데이터에 포함되는 대상들의 집단이고, (P4. P5, P6)를 저점 데이터에 포함되는 대상들의 집단이라고 가정한다. 또한, 각 대상들을 다음과 같은<지수, 투자자>쌍(Pair)들로 표현된다고 보면 고점 데이터의 대상들은
- 설명하겠다. 먼처IA행렬 생성을 위하여 각각두 가지의 지수 (ilt i:}와 투자자 {ti, 이 있다고 가정하고, 지수화 투자자는 각각 두 가지의 종류(지수의 경우 추이, 투자자의 경우 행동)가 있다고 본다. 따라서, (ill, il2, 121, ig} 과 {tu, tl2, t2i.
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