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문제 정의
- 그러나, 분석기간을 수십년으로 하고, 모든 기업에 대한 분석 그리고 기업간의 관계를 확인하고자 하는 영역으로 본다면, 주식데이터의 확보와 고도화된 알고리즘의 적용, 대용량 데이터를 처리하기 위한 인프라의 구축이 필요하며, 이는 일반적인 사용자가 해결하기 어려운 부분이다. 본 논문에서는 수학적 이론을 기반으로 경제물리학 분야에서 다양하게 연구되고 있는 MST(Minimum Spanning Tree)알고리즘을 적용하여 국내 시장뿐만 아니라 주요 국가의 주식시장을 분석하기 위한 프로세스를 정의하고 모듈화된 프로토타입을 소개한다. 구축된 프로토타입은 일반 사용자가 분석에 필요한 주요 파라미터를 선택한 후 서버로부터 분석결과를 전송받는 모델이므로 주식 데이터 분석의 어려움을 극복하여 일반 사용자들이 활용할 수 있도록 개발되었다.
- 그러나, 데이터 확보의 어려움, 데이터 전처리 과정과 분석과정에서의 전문적인 알고리즘의 이해부족, 대용량 데이터를 처리하기 위한 인프라의 부족 등의 이유로 일반 사용자 또는 정보에 관심을 가지고 있는 투자자들이 이러한 기법을 쉽게 활용하는데 어려움을 가지게 된다. 본 논문에서는 MST 알고리즘을 활용한 주식정보의 분석 과정을 모듈화하고, 서버-클라이언트 모델로 구성하여 일반 사용자 또는 연구자들이 활용할 수 있도록 시스템을 구축하는 과정의 프로토타입을 소개한다. 앞장에서 설명한 MST 알고리즘을 적용하기 위해서는 그림 1과 같은 프로세스를 정의할 수 있다.
- 본 논문에서는 대용량의 주식데이터로부터 기업간의 관계를 파악하고, 포토폴리오 구성에도 활용할 수 있어 많은 연구가 진행되고 있는 MST 알고리즘 기반의 주식데이터 분석을 일반 사용자들도 활용할 수 있도록 모듈화하고 프로토타입으로 개발하였다. 전문적인 지식과 인프라를 가지고 있지 않더라도 다양한 데이터 분석이 가능하도록 하는 것은 데이터의 편중된 활용을 방지하기 위해서도 중요한 일이다.
- 전문적인 지식과 인프라를 가지고 있지 않더라도 다양한 데이터 분석이 가능하도록 하는 것은 데이터의 편중된 활용을 방지하기 위해서도 중요한 일이다. 본 논문에서 분석과정을 모듈화 한 이유는 향후 개발되는 다양한 알고리즘이 쉽게 적용되게 하기 위해서이다. 향후 과제는 Raw 데이터 수집의 자동화, 분석모듈의 다양화, 분석결과 표현의 고도화 등을 확보하여 시스템의 완성도를 높이는 것이다.
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