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Oct 27. 2021
AI와 대체데이터를 활용한 KOSPI예측
NH투자증권 김규진
AI 와 대체데이터를 활용한 KOSPI 예측 모델, NH투자증권 김규진, 2021.10.19
자율주행 등 제어시스템 분야와 음성, 영상 인식 등 신호처리 분야에서는 AI 가 이미 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 아직 더디게 진행되고 있는 금융 분야에서의 AI 도입 현황을 살펴보고, AI 기술을 활용한 KOSPI예측을 시도해 보았습니다.
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Summary
자율주행 등 제어시스템 분야와 음성, 영상 인식 등 신호처리 분야에서는 AI가 이미 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 아직 도입이 더디게 진행되고 있는 금융 분야에서의 AI 현황을 살펴보고, AI 기술을 도입한 KOSPI 예측을 시도해 보았습니다.AI가 주가도 맞출 수 있을까2010년 이후 AI는 컴퓨터의 비약적인 성능 향상에 힘입어 각종 신호처리 분야에서 가장 주목받는 기법이 되었다. 2017년부터는 금융학계에서도 AI에 대한 연구가
활발해졌으며, 금융산업에서도 응용을 시도하고 있다.미국 ETF 시장에서도 AI 기법으로 운용되는 ETF들이 상장되고 있으나, 아직 금융 분야에서의 AI 적용 선례가 부족하여 운용 성과를 보장할 수는 없는 상황이다.이에 본 보고서에서는 AI와 대체데이터를 활용한 KOSPI 예측 모델을 통하여 한국주식시장에의 AI 적용 가능성을 점검해보았다.
AI와 대체데이터를 활용한 KOSPI 예측 모델
KOSPI 예측 모델의 학습에는 ①경제지표, ②펀더멘털지표와 대체데이터인 ③감성지표가 사용되었다. 결과적으로 조정 KOSPI를 포함하여 경제지표 19개, 펀더멘털지표 8개, 감성지표 10개 총 38개의 입력변수를 선정하였다.수익률 측면에서 KOSPI 예측 모델은 KOSPI 대비 연평균 6%p의 초과수익률을 기록하였다. 샤프 지수는 KOSPI 대비 0.37p 개선되었으며, 최대낙폭은 11.8%p 개선되었다.한편, 모델에서 감성지표를 제외할 경우, 수익률이 큰 폭으로 악화되었으며, 최대낙폭도 증가하였다. 감성지표의 KOSPI 예측 모델의 수익률 기여도가 높음을 확인할 수 있다.
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