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금융연구 (Online) ISSN 2714-0288 / (Print) ISSN 1225-9489
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제 목 2019년  제33권 제4호 고빈도 자료를 이용한 머신러닝 모형의 예측력 비교․분석:
작성자 관리자 작성일 2019.12.31 조회수 679
첨부파일 33-4-02 박석진 정재식(31-60).pdf (1.03 MB)
고빈도 자료를 이용한 머신러닝 모형의 예측력 비교 ․ 분석:
KOSPI200 선물시장을 중심으로

박석진․정재식

― 국문초록 ―

본 연구에서는 KOSPI200 선물의 틱(tick) 데이터를 활용하여 머신러닝 모형의 예측력을 분석한다.
첫째, 미시구조론(microstructure)의 함의를 이용해 바(bar)를 구성했을 경우와 둘째, support vector
machine, random forest와 같은 머신러닝(machine learning) 모형을 이용했을 경우 선물가격의
상승과 하락 방향에 대한 예측력이 향상되는지를 분석했다. 분석 결과 시장에 새로운 정보가
유입되는 시점을 기준으로 봉을 구성했을 때, 그리고 머신러닝 모형을 이용했을 때 예측력이
더욱 향상되는 것으로 나타났다. 머신러닝 모형의 예측력은 모형의 훈련에 사용되는 데이터의
양이 많아짐에 따라 더욱 향상되는 것으로 나타났다. 특히 거래량의 표본추출 기간을 정보의
유입여부에 따라 조정함으로써 예측력이 향상되었다는 결과는 통상적인 시간에 따라 가격의
상승 하락을 기록하고 분석하는 것은 유의미한 정보의 손실이 있음을 알 수 있다.

핵심단어 : 고빈도자료, 머신러닝, 미시구조론, 바(bar), 사적정보
JEL 분류기호 : G14, G17

 

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