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Development of Stock Investment System Using Machine Learning

머신러닝을 활용한 주식 투자 시스템 구현

  • Nam, Gibaek (Dept. of Information and Communication Engineering, Gangneung-Wonju National University) ;
  • Jang, Jeongsik (Dept. of Computer Science, Chungbuk National University) ;
  • Oh, Hun (Dept. of Business Administration, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Kim, Taehyung (NH FUTURES Co., Ltd)
  • 남기백 (강릉원주대학교 정보통신공학과) ;
  • 장정식 (충북대학교 소프트웨어학과) ;
  • 오훈 (한국외국어대학교 경영학과) ;
  • 김태형 (NH 선물)
  • Published : 2017.11.01

Abstract

최근 기계학습에 대한 관심이 높아지면서 금융 분야에서는 인공지능을 이용하여 투자 포트폴리오를 제안하는 로보어드바이저(robo-advisor)를 출시하고 있다. 이는 고객에게 저렴한 수수료를 제공하며 높은 접근성, 인건비의 절감 등의 장점으로 이를 도입하여 다양한 상품을 개발하고 있다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘인 SVM(support vector machine)과 kNN(k-nearest neighbor)을 활용하여 매월 12개월 이전의 KOSPI 지수 데이터를 학습시킨 후 예측하는 투자 시스템을 구현하였다. 실험결과 SVM이 2.90413배의 성적으로 가장 우수했으며 수익률은 Precision(예측정확도)와 비례함을 보였다. 또한 수익곡선은 추세에 따라 유사한 형태를 보인 성과를 도출하였다.

Keywords