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유전 알고리즘 기반의 SCTR 분석을 통한 종목 추천 시스템
Genetic Algorithm Based Stocks Recommending System with SCTR Analysis 원문보기

한국정보처리학회 2013년도 제40회 추계학술발표대회, 2013 Nov. 08, 2013년, pp.1336 - 1339  

신용중 (국민대학교 컴퓨터공학부) ,  신예인 (국민대학교 컴퓨터공학부) ,  임상묵 (국민대학교 컴퓨터공학부) ,  박정우 (국민대학교 컴퓨터공학부) ,  이유준 (국민대학교 컴퓨터공학부) ,  전민재 (국민대학교 컴퓨터공학부) ,  최준수 (국민대학교 컴퓨터공학부)

초록
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SCTR(StockCharts Technical Ranks)는 주식시장의 주가 상승 강도를 기술적 분석(Technical Analysis)의 6가지 지표에 따라 점수화하여 순위로 나타낸 것이다. 본고에서는 SCTR을 이용하여 국내 주가지수에서 거래되는 증권의 매수 및 매도를 추천하는 시스템을 제시한다. 매수 및 매도의 추천은 유전 알고리즘에 의하여 매매의 신호를 잘 반영하는 SCTR Oscillator 값을 적용한다. 이를 위하여 SCTR을 산출하고, 유전 알고리즘으로 모의투자 하여 구한 상한선과 하한선을 기준으로 주가의 추세를 분석하여 종목을 추천하는 시스템을 구현한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 SCTR을 이용하여 국내 주가지수 내에서 매수 및 매도 종목을 추천하기 위해 유전 알고리즘으로 최적의 SCTR oscillator 적용 값을 찾아 사용자에게 추천 정보를 제공하는 시스템을 다루었다. 기술적 분석의 기본 원리에 기반을 두어 주가의 추세를 예상하기 위해 SCTR 값을 바탕으로 한 SCTR oscillator를 사용함으로써 추천 종목을 탐색하였고, 상대적인 SCTR oscillator 값의 최적화를 위하여 유전 알고리즘으로 조정 값을 찾아 양이나 음의 값이 큰 oscillator 값의 종목을 매수 및 매도 종목으로 추천하였다.
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