KOSPI200 선물투자에서의 CHMM기반 지능형 매매시스템 개발

기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구는 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 시스템트레이딩 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서의 적용가능성을 검토하기 위하여 KOSPI200 주가지수자료를 이용한 실증분석 결과를 제시한다.