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확률론적 최적제어와 기계학습을 이용한 동적 트레이딩 전략에 관한 고찰
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 박주영 | - |
| dc.contributor.author | 양동수 | - |
| dc.contributor.author | 박경욱 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-09-06T11:00:47Z | - |
| dc.date.available | 2021-09-06T11:00:47Z | - |
| dc.date.created | 2021-06-16 | - |
| dc.date.issued | 2013 | - |
| dc.identifier.issn | 1976-9172 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/106332 | - |
| dc.description.abstract | 최근들어, 확률론적 최적제어를 포함한 제어이론과 각종 기계학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 주요 도구로 자리를 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 평균회귀 현상을 보이는 시장을 위한 페어 트레이딩 전략 분야와 추세 추종형 트레이딩 전략 분야에 대해 확률론적 최적제어 이론을 활용한 최신 논문 몇 편을 간단히 살펴보고, 보다 융통성 있고 접근성이 좋은 도구를 확보하기 위하여 확률론적 최적제어이론과 기계학습 기법을 동시에 응용하는 전략을 고려한다. 예시를 위하여 실시한 시뮬레이션은 본 논문에서 고려한 전략이 실제 금융시장 데이터를 대상으로 적용될 때 고무적인 결과를 제공할 수 있음을 보여준다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국지능시스템학회 | - |
| dc.title | 확률론적 최적제어와 기계학습을 이용한 동적 트레이딩 전략에 관한 고찰 | - |
| dc.title.alternative | Investigations on Dynamic Trading Strategy Utilizing Stochastic Optimal Control and Machine Learning | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 박경욱 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국지능시스템학회 논문지, v.23, no.4, pp.348 - 353 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국지능시스템학회 논문지 | - |
| dc.citation.title | 한국지능시스템학회 논문지 | - |
| dc.citation.volume | 23 | - |
| dc.citation.number | 4 | - |
| dc.citation.startPage | 348 | - |
| dc.citation.endPage | 353 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART001793794 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 금융공학 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 확률론적 최적제어 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 기계학습 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 트레이딩 전략. | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Financial Engineering | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Stochastic Optimal Control | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Machine Learning | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Trading Strategy. | - |
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