| 1 |
1
주식 종목의 주가와 관련된 주가 데이터를 각 주식 종목별로 수집하는 주가 데이터 수집부;상기 수집된 주가 데이터를 이용하여 상기 각 주식 종목별 간 상관관계를 분석하는 상관관계 분석부;상기 상관관계가 분석된 주식 종목들에 대해 상기 수집된 주가 데이터를 기반으로 학습하여 생성한 주가 예측 모델을 이용하여 주가를 예측하려는 예측 날짜에 대한 상기 상관관계가 분석된 주식 종목들 각각의 주가를 예측하는 주가 예측부; 및상기 상관관계가 분석된 주식 종목들 각각에 대해 예측된 주가를 서로 비교하여 주가 상승이 예측되는 주식 종목을 상기 상관관계가 분석된 주식 종목들 중에서 선택하는 주식 종목 선택부;를 포함하며,상기 상관관계 분석부는, 상기 각 주식 종목별 주식 가격의 수익률을 이용하여 상기 각 주식 종목별 간 상관관계를 수치화한 상관계수를 산출하는 상관계수 산출부;상기 산출된 상관계수에 따라 상기 상관관계의 유사성을 가지는 주식 종목들을 미리 설정된 개수의 주식 종목 그룹으로 군집화하는 클러스터링부;상기 산출된 상관계수를 이용하여 상기 각 주식 종목별 간 거리 관계를 수치화한 거리를 산출하는 거리 산출부; 및상기 산출된 각 주식 종목별 간의 거리에 따라 상기 각 주식 종목별 간 거리 관계를 나타내는 주식 네트워크 그래프를 생성하는 주식 네트워크 그래프 생성부;를 포함하고,상기 클러스터링부는 상기 생성된 주식 네트워크 그래프로부터 상기 각 주식 종목별 간 거리 관계에 따라 상기 상관관계의 유사성을 가지는 주식 종목들을 미리 설정된 개수의 주식 종목 그룹으로 군집화하는 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 장치
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 상관관계 분석부는, 상기 군집화된 주식 종목 그룹 각각에 포함된 상기 상관관계의 유사성을 가지는 주식 종목들 중 상관계수가 임계치보다 낮은 적어도 하나의 주식 종목을 상기 주가를 예측하기 위한 주식 종목의 후보로 추출하는 주식 종목 추출부;를 포함하고,상기 주가 예측부는 상기 후보로 추출된 주식 종목의 주가를 예측하는 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 장치
|
| 3 |
3
삭제
|
| 4 |
4
제2항에 있어서,상기 주식 종목 추출부는,상기 산출된 각 주식 종목별 간 거리에 기초하여, 상기 주식 네트워크 그래프로부터 상기 각 주식 종목들을 연결하는 가중치를 최소로 하는 최소신장트리를 구성하고, 상기 구성된 최소신장트리를 이용하여 상기 군집화된 주식 종목 각각에 포함된 상기 상관관계의 유사성을 가지는 주식 종목들 중 상관계수가 임계치보다 낮은 적어도 하나의 주식 종목을 상기 주가 예측을 위한 주식 종목의 후보로 추출하는 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 장치
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 상관계수가 임계치보다 낮은 적어도 하나의 주식 종목은 상기 구성된 최소신장트리에서 차수가 1에 해당하는 에지(edge)가 하나인 주식 종목인 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 장치
|
| 6 |
6
제4항에 있어서,상기 주식 종목 추출부는,프림 알고리즘(Prim’s Algorithm)을 적용하여 상기 주식 네트워크 그래프에서 기준 주식 종목을 선택하고, 상기 선택된 기준 주식 종목에서 간선으로 연결될 수 있는 모든 주식 종목들 중에 최소의 상관계수 값을 가지는 간선으로 이어지는 주식 종목을 선택하며, 상기 최소의 상관계수 값을 가지는 간선으로 이어지는 주식 종목을 선택할 때 이미 선택한 주식 종목은 다시 선택할 수 없도록 하는 과정을 반복하여 상기 최소신장트리를 구성하는 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 장치
|
| 7 |
7
제2항에 있어서,상기 클러스터링부는,K-메도이드(K-medoid) 알고리즘을 적용하여 상기 주식 종목들 중에서 미리 설정된 개수만큼 대표 주식 종목들을 각각 지정하고, 상기 각각 지정된 대표 주식 종목들과 상기 지정된 대표 주식 종목들 이외에 나머지 주식 종목들 간의 거리 관계에 따른 유사성을 고려하여 상기 미리 설정된 개수만큼 임의의 주식 종목들의 그룹으로 군집화하고, 상기 군집화 된 임의의 주식 종목들의 그룹에 배속된 주식 종목들과 상기 각각 군집화 된 임의의 주식 종목들의 그룹의 중심과의 거리를 비교하여 상기 생성된 주식 네트워크 그래프로부터 상기 각 주식 종목별 간 거리 관계에 따라 유사성을 가지는 주식 종목들을 미리 설정된 개수의 주식 종목 그룹으로 군집화하는 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 장치
|
| 8 |
8
제2항에 있어서,상기 주식 종목 선택부는,상기 군집화된 주식 종목 그룹 각각에서 추출된 적어도 하나의 주식 종목에 대해 예측된 주가를 각각 비교하여 상기 미리 설정된 개수만큼 군집화된 주식 종목 그룹 각각에서 상기 주가 상승이 예측되는 주식 종목을 선택하는 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 장치
|
| 9 |
9
제2항에 있어서,상기 상관계수 산출부는,상기 각 주식 종목별 주식 가격의 로그 수익률을 산출하고, 상기 산출된 로그 수익률의 평균 값을 이용하여 상기 각 주식 종목별 상관계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 장치
|
| 10 |
10
제1항에 있어서,각 날짜 별로 상기 상관관계가 분석된 주식 종목들의 주가, 거래량 및 거래 시간을 포함하는 상기 수집된 주가 데이터를 가공하여 주식 분석에 사용되는 기술적 분석 데이터로 변환하는 주가 데이터 변환부;를 더 포함하고,상기 주가 예측부는,상기 상관관계가 분석된 주식 종목들에 대해 상기 수집된 주가 데이터 및 상기 변환된 기술적 분석 데이터로부터 입력 데이터를 생성하여, 상기 생성된 입력 데이터로부터 상기 상관관계가 분석된 주식 종목들 각각에 대한 상기 예측 날짜의 주가를 예측하는 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 장치
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 입력 데이터는M 일치(M은 자연수)에 대한 미리 설정된 차원을 가지고,상기 주가 예측부는,상기 생성된 입력 데이터를 상기 M일 치의 시계열적 특성을 반영하여 M 개로 분리하고,상기 주가 예측 모델은,상기 M 일치의 시계열적 특성이 반영된 상기 분리된 M 개의 입력 데이터들을 각각 입력 받아 상기 상관관계가 분석된 주식 종목들 각각에 대한 상기 예측 날짜의 주가 예측 값을 출력하는 시계열 데이터 분석이 가능한 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기반의 레이어로 구성되는 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 장치
|
| 12 |
12
제11항에 있어서,상기 주가 예측 모델은,시간적 순서를 고려하여 상기 분리된 M 개의 입력 데이터들을 입력 받아 상기 상관관계가 분석된 주식 종목들 각각에 대한 상기 예측 날짜의 주가 예측 값을 출력하도록 현재 메모리 셀에 이전 메모리 셀 상태를 반영할지 여부를 결정하는 망각 게이트(Forget Gate)를 포함하는 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM) 셀로 구성된 순환신경망(RNN) 기반의 레이어로 구성되는 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 장치
|
| 13 |
13
제12항에 있어서,상기 주가 예측 모델은,시간적 순서를 고려하여 상기 분리된 M 개의 입력 데이터들을 입력 받아 상기 상관관계가 분석된 주식 종목들 각각에 대한 상기 예측 날짜의 주가 예측 값을 출력하도록 두 개의 상기 장단기 메모리(LSTM) 셀을 결합하여 양방향으로 상태 전파가 이루어지도록 형성된 양방향 장단기 메모리(Bidirectional LSTM, Bi-LSTM) 셀로 구성된 순환신경망(RNN) 기반의 레이어로 구성되는 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 장치
|
| 14 |
14
컴퓨팅 디바이스에 의한 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 방법에 있어서,주식 종목의 주가와 관련된 주가 데이터를 각 주식 종목별로 수집하는 단계;상기 수집된 주가 데이터를 이용하여 상기 각 주식 종목별 간 상관관계를 분석하는 단계;상기 상관관계가 분석된 주식 종목들에 대해 상기 수집된 주가 데이터를 기반으로 학습하여 생성한 주가 예측 모델을 이용하여 주가를 예측하려는 예측 날짜에 대한 상기 상관관계가 분석된 주식 종목들 각각의 주가를 예측하는 단계; 및상기 상관관계가 분석된 주식 종목들 각각에 대해 예측된 주가를 서로 비교하여 주가 상승이 예측되는 주식 종목을 상기 상관관계가 분석된 주식 종목들 중에서 선택하는 단계;를 포함하며,상기 각 주식 종목별 간 상관관계를 분석하는 단계는, 상기 각 주식 종목별 주식 가격의 수익률을 이용하여 상기 각 주식 종목별 간 상관관계를 수치화한 상관계수를 산출하는 단계;상기 산출된 상관계수에 따라 상기 상관관계의 유사성을 가지는 주식 종목들을 미리 설정된 개수의 주식 종목 그룹으로 군집화하는 단계; 상기 산출된 상관계수를 이용하여 상기 각 주식 종목별 간 거리 관계를 수치화한 거리를 산출하는 단계; 및상기 산출된 각 주식 종목별 간의 거리에 따라 상기 각 주식 종목별 간 거리 관계를 나타내는 주식 네트워크 그래프를 생성하는 단계;를 포함하고,상기 주가 데이터를 각 주식 종목별로 수집하는 단계는 상기 생성된 주식 네트워크 그래프로부터 상기 각 주식 종목별 간 거리 관계에 따라 상기 상관관계의 유사성을 가지는 주식 종목들을 미리 설정된 개수의 주식 종목 그룹으로 군집화하는 것을 특징으로 하는 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 방법
|
| 15 |
15
제14항에 있어서,상기 각 주식 종목별 간 상관관계를 분석하는 단계는, 상기 군집화된 주식 종목 그룹 각각에 포함된 상기 상관관계의 유사성을 가지는 주식 종목들 중 상관계수가 임계치보다 낮은 적어도 하나의 주식 종목을 상기 주가를 예측하기 위한 주식 종목의 후보로 추출하는 단계;를 더 포함하고,상기 주가를 예측하는 단계는,상기 후보로 추출된 적어도 하나의 주식 종목의 주가를 예측하는 것을 특징으로 하는 주식 종목 선택 방법
|
| 16 |
16
제15항에 있어서,상기 주가 상승이 예측되는 주식종목을 선택하는 단계는,상기 군집화된 주식 종목 그룹 각각에서 추출된 적어도 하나의 주식 종목에 대해 예측된 주가를 각각 비교하여 상기 미리 설정된 개수만큼 군집화된 주식 종목 그룹 각각에서 상기 주가 상승이 예측되는 주식 종목을 선택하는 것을 특징으로 하는 주식 종목 선택 방법
|
| 17 |
17
제14항 내지 제16항 중 어느 한 항에 따른 주식 포트폴리오 구성을 위한 주식 종목 선택 방법을 컴퓨터에서 수행하기 위한 컴퓨터에서 판독 가능한 프로그램이 기록된 저장 매체
|
