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논문 기본 정보

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저널정보
한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보기술아키텍처 연구 제15권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
43 - 50 (8page)

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본 연구에서는 딥 러닝 기법을 금융 분야의 포트폴리오 구성문제에 적용하는 방안을 제안한다. 기존의 전통적인 포트폴리오 구성은 마코위츠 모형을 근간으로 하고 있으나 여러 현실적인 문제들을내포하고 있다. 반면 딥 러닝 기법을 이용한 포트폴리오 전략은 모형에 구애받지 않는 비모형(modelfree) 접근 방법으로 강건한 문제해결 능력을 갖는 장점을 지닌다. 따라서 본 연구는 오토인코딩, 확인, 테스트, 검증의 4단계로 구성되는 딥 포트폴리오 선택 전략을 제안하고 이를 바이오/생명과학 업종으로 상장되어있는 ETF 상품을 대상으로 그 타당성을 분석한다. 오토인코더 모형을 통해 시장을가장 잘 대표하는 종목들과 그렇지 않은 종목들을 추출하고, 포트폴리오 다각화를 위해 이들 종목들을 포트폴리오에 다양하게 포함시키는 것이 포트폴리오 성과 측면에서 우수한 결과를 보이는 것으로나타났다.
#Deep learning #portfolio selection strategy #ETF #autoencoder #artificial intelligence

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참고문헌 (16)

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김건희 / 2016 / 고성능 딥 러닝 시스템 / 한국정보과학회 34(2):57~62 dbpia 박원기 / 2017 / 딥러닝 소개와 금융업 적용 사례 google schola 박재연 / 2016 / 로보어드바이저를 이용한 포트폴리오 관리 / 정보화연구 13(3):467~476 dbpia 임유진 / 2015 / 시계열 빅데이터 처리 분석을 위한 맵리듀스 메커니즘 연구 / 정보화연구 12(1):91~98 dbpia 유재필 / 2012 / 재고통제기법을 이용한 효율적 포트폴리오 관리 방안 / 산업공학(IE interfaces) 25(2):163~169 google schola

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