시뮬레이티드 어닐링을 이용한 주가 예측 모델 구현

Abstract

1980년대 이래로 국제자본시장의 규모는 급속히 팽창되는 상황에서 우리나라도 2000년 닷컴의 열풍으로 투자열풍이 불기시작했다. 과거에는 개인의 자산을 안정적으로 운영하기위해 전통적으로 은행에 적금을 예치를 했으나 보다 더 나은 자산증가를 위해 펀드, 주식을 보유하는 경향이 뚜렷해지고 있다. 하지만 일반개인투자자들이 주식에 투자하고 있지만 투자매매주체의 메이져인 기관, 외국인들에 비해 수익률은 현저히 떨어지고 있는 상황이다. 또한 제도권의 애널리스트들이 분석한 기업분석의 자료를 근거로 투자하기에는 주식시장의 방대한 자료와 국제시장의 변화, 유가변동, 환율변동등 다양한 변수가 있기에 개인투자가들이 적절히 대응하기에도 한계가 있다. 투자를 통해 자산을 증가시키는 상위 1%의 투자가들을 제외한 대부분의 개인투자가들은 손실이 발생함으로 미래상황의 예측에 대해 큰 관심을 보이고 있지만 기관이나 외국인에 비해 정보력이 미흡함을 보이고있다. 분석에서는 통계학적접근방법과 정성적방법의 전문가시스템과 인공신경망을 이용한 기법들이 활발히 진행되고있다. 전문가 시스템은 주가, 유가, 환율의 포트폴리오를 구성하는 연구결과가 나왔지만 실제 유용하면서 효과적인 데이터를 추출하는데는 많은 어려움이 존재한다. 반면 인공지능을 이용한 예측에서는 적은 지식을 이용해 불확실성한 예측을 시도가 이루어지고있다. 대표적인 예로 오류역전파, 다층퍼셉트론, SVM, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 유전자알고리즘을 통해 개발을한다. 본 논문에서는 한국 주식시장의 대표우량주 KRX100 의 시계열데이터와 유전자 알고리즘중에 Informed search의 한종류이자 언덕오르기(Hill climbing Method)에 Heuristic 개념이 내재된 Simulated Annealing을 적용해 주가예측모델을 제안한다[12][13].