기술적 분석의 개요

마지막 업데이트: 2022년 2월 19일 | 0개 댓글
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기술적 분석과 기본적 분석의 정의

기술적 분석의 개요

주식 분석 방법을 분류해서 나눌때 흔히 기본적 분석과 기술적 분석으로 나누고는 한다.

그리고 효율적 시장 가설이나 워렌 버핏의 일화, 주식투자를 도와준다며 돈을 뜯어가는 사기꾼들 등을 예로 들며 기술적 분석은 잘못되었다고 주장하는 사람들이 많다.

기본적으로(^^;;) 기술적 분석보다 기본적 분석이 낫다고 생각한다. 하지만 기술적 분석은 다 틀렸다는 말에는 동의할 수 없다. 그렇게만 보기에는 반대되는 증거가 너무 많다. 예를 들어 모멘텀 현상은 가격이 계속 오르던 종목이 더 오른다는 것인데, 그야말로 기술적 분석의 정의에 들어맞는게 아닐까? 기술적 분석이란 가격시계열의 움직임을 가지고 미래 가격을 예측하는 것이니까.

그 외에도 NR7, ORB와 같은 패턴이 있었고, ARIMA나 Holt-Winters같은 시계열 예측도구 또한 엄밀히 따지면 기술적 분석이라고 할 수 있다.

그럼 기본적 분석은? 가격시계열 외의 변수를 사용해서 가격시계열을 예측하는 것이라 할 수 있을 것이다. 예를 들어 예상 EPS와 역사적 PER을 이용해 미래 주가를 산출하는 것은 기초적이지만 기본적 분석의 범주에 들어간다.

왜 NR7, ORB가 통할까? 일반적인 기술적 분석가는 이에 대해 크게 신경쓰지 않는다. 그러나 과학적인 기술적 분석가가 보기에는 NR7은 변동성이 극단적으로 줄어든, 즉 가격발견이 완료된 상태이며, 새로운 정보가 흘러들어올 경우 상방이든 하방이든 움직임이 예상되는 지점이라는 설명을 할 수 있다. 따라서 적절한 스탑을 통해 제한된 손실으로 수익기회를 얻는 것이다.

기술적 분석이 점쟁이들의과 다를바 없다는(voodoo) 말은 전체적으로 크게 틀리지 않았다. 그렇지만 모든 기술적 분석이 잘못된 것은 아니다. 어떤 기술적 분석 방법의 경우에는 그게 왜 통할 수 있는가에 대한 근거를 댈 수도 있는 경우가 있다.

다만… 효율적 시장 가설이 말하는 것처럼, 이런 가격만으로 확인 가능한 비효율성이 널리 알려지게 될 경우 이로 인한 수익기회는 금방 사라질 것으로 생각된다. Timmermann의 Elusive Return Predictability (2009) 논문에서도 다룬 것처럼 주가의 예측은 어려운 일이며 항상 가능하지도 않다.

어솨요 주식 - 기본적 기술적 분석 특징과 활용 방법

기술적 분석과 기본적 분석의 정의

기본적 기술적 분석의 기본 개념

성공적인 주식 매매를 하려면 꼼꼼하게 분석하는 과정이 필수적입니다. 그리고 분석하는 방법은 크게 두 가지로 분류됩니다. 기본적 분석 방법과 기술적 분석 방법입니다. 기본적 분석 방법은 주식의 내재가치를 평가하는 과정이라 할 수 있습니다. 즉, 내가 관심을 갖고 있는 종목의 가치가 10인데, 지금 시장에서 평가되고 있는 가치가 5라면, 해당 종목에서 포지션을 잡은 뒤 시장의 평가가 10이 되는 순간 정리하는 것입니다. 물론 시간이 지남에 따라 내재된 가치가 점점 커질 수 있고, 커져버린 내재 가치를 시장이 여전히 반영해주지 않는 상황이라면 계속해서 포지션을 가져갈 수 있습니다. 그래서 장기투자와 기본 분석을 통한 가치투자가 동일하게 여겨지는 경우가 있습니다. 하지만 기본적 분석을 통한 매매는 내가 분석한 주식의 내재 가치와 시장의 평가가 동일 해지는 순간을 기다리는 것이며, 사실상 포지션을 잡고 있는 기간과 큰 상관이 없습니다. 보편적으로 내가 생각하는 가치가 시장에서 인정해주는 기간이 길 뿐입니다. 그럼 기본적 분석과 대비되는 기술적 분석은 무엇일까요? 기술적 분석은 차트를 보면서 주식을 판단하는 것으로 생각하면 간단합니다. 차트에서 보이는 패턴 등을 분석하며 적당한 마켓 타이밍을 찾는 것이 기술적 분석의 핵심입니다. 그렇기 때문에 기술적 분석을 잘할 줄 아는 사람은 적당한 마켓 타이밍을 잡는 것이 가능하며, 내가 포지션을 잡은 뒤에 바로 수익권으로 진입할 확률도 높습니다. 이 부분이 기술적 분석과 기본적 분석의 가장 큰 차이라 할 수 있을 것입니다. 그렇다고 해서 무조건 기술적 분석이 우위에 있다는 것은 아닙니다. 기술적 분석은 종목의 내재가치를 반영하지 않기 때문에 확률이 상대적으로 떨어집니다.

서로를 보완할 때 강력해지는 방법

정답은 없습니다. 어떤 사람은 기술적인 분석이 좋다고 얘기하며, 또 다른 누군가는 기본적인 분석이 뛰어나다고 얘기합니다. 하지만 손에 꼽히는 매매를 잘 하는 사람들을 보면 특정한 방법이 압도적으로 좋지 않습니다. 만약 어떤 방법이 정말 좋다면, 그 방법을 선택한 투자자의 비중이 압도적으로 많아야 할 것입니다. 하지만 현실은 그렇지 않습니다. 그저 자신만의 방법을 찾아낸 사람이 잘하는 사람일 뿐입니다. 그렇기 때문에 특정 방법에 치우칠 필요는 없습니다. 자신에게 잘 맞는 방법을 선택하고, 그 기술을 갈고닦으면 됩니다. 다만, 한 가지 주의해야 할 부분이 있습니다. 아무리 내가 기술적인 분석 방법과 잘 맞는 사람이라 해도 그 방법에 너무 치우치면 안 된다는 것입니다. 모든 매매 방법에는 어쩔 수 없는 한계가 있기 마련이며, 그러한 한계를 보완하기 위해서는 다른 방법을 병행해야 합니다. 즉, 기술적인 분석과 기본적인 분석을 내게 맞는 비중으로 잘 조절하며 병행할 수 있어야 합니다.

빅 데이터란 무엇입니까?

빅 데이터는 데이터의 볼륨, 속도 및 다양성의 증가로 인해 발생하는 데이터 관리 문제의 측면에서 설명할 수 있습니다. 이러한 문제는 기존 데이터베이스로는 해결할 기술적 분석의 개요 수 없습니다. 빅 데이터에 대한 정의는 상당히 많지만, 이들 대부분은 빅 데이터의 "세 가지 V"로 알려진 개념을 포함하고 있습니다.

륨: 데이터 규모는 테라바이트에서 페타바이트에 이릅니다.

다양성: 다양한 소스 및 형식의 데이터를 포함합니다(예: 웹 로그, 소셜 미디어 상호 작용, 전자 상거래 및 온라인 트랜잭션, 금융 트랜잭션 등).

속도: 비즈니스에서는 데이터가 생성된 시점부터 실행 가능한 통찰력이 사용자에게 전달되는 시점까지의 시간에 대해 갈수록 더 엄격한 요구 사항을 제시합니다. 따라서 기술적 분석의 개요 데이터는 하루 단위에서 실시간에 이르기까지 상대적으로 짧은 시간 내에 수집, 저장, 처리 및 분석되어야 합니다.

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빅 데이터가 필요한 이유는 무엇입니까?

대대적인 홍보에도 불구하고, 많은 조직이 빅 데이터 문제가 있다는 것을 인식하지 못하거나, 문제를 빅 데이터 측면에서 생각하지 않습니다. 일반적으로 데이터의 볼륨, 다양성 및 속도가 갑자기 증가하여 이를 지원하도록 확장해야 하지만, 기존 데이터베이스 및 애플리케이션이 더 이상 확장할 수 없는 상태일 때, 조직은 빅 데이터 기술의 혜택을 누릴 수 있습니다.

빅 데이터 문제를 적절하게 해결하지 못하면, 비용이 급증할 뿐만 아니라 생산성과 경쟁력이 약화될 수 있습니다. 반면에 견고한 빅 데이터 전략은 대량의 기존 워크로드를 빅 데이터 기술로 마이그레이션하고 새로운 기회에서 수익을 창출할 수 있는 새로운 애플리케이션을 배포함으로써 조직이 비용을 절감하고 운영 효율성을 확보하는 데 도움이 될 기술적 분석의 개요 수 있습니다.

빅 데이터는 어떻게 작동합니까?

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전체 데이터 관리 주기를 다루는 새로운 도구를 사용하면, 빅 데이터 기술을 통해 대용량 데이터 세트를 수집하고 저장하는 것뿐 아니라 새롭고 유용한 통찰력을 얻기 위해 이를 분석하는 것도 기술적으로 그리고 경제적으로 실현 가능해집니다. 대부분 경우, 빅 데이터 처리에는 원시 데이터 수집에서 실행 가능한 정보의 소비에 이르는 일반적인 데이터 흐름이 수반됩니다.

수집. 빅 데이터를 다룰 때 많은 조직이 처음 직면하는 문제가 원시 기술적 분석의 개요 데이터(트랜잭션, 로그, 모바일 디바이스 등) 수집입니다. 좋은 빅 데이터 플랫폼은 이 단계를 쉽게 수행할 수 있게 해주므로, 개발자는 어느 속도(실시간에서 배치까지)에서든 다양한 데이터(정형에서 비정형 데이터까지)를 수집할 수 있습니다.

저장. 모든 빅 데이터 플랫폼에는 처리 작업 전 또는 이후에도 데이터를 저장할 수 있는 안전하고, 확장 가능하며, 내구력 있는 리포지토리가 필요합니다. 특정 요구 사항에 따라 전송 데이터를 위한 임시 스토어가 필요할 수도 있습니다.

처리 및 분석. 데이터가 원시 상태에서 사용할 수 있는 형식으로 변환되는 단계로서, 보통 정렬, 집계 및 조인이 사용되며 좀 더 고급 함수 및 알고리즘이 수행되기도 합니다. 그런 다음 결과 데이터 세트는 추가 처리를 위해 저장되거나, 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 도구를 통해 사용하도록 제공됩니다.

사용 및 시각화. 빅 데이터는 데이터 자산에서 가치가 높고 실행 가능한 통찰력을 얻는 것이 핵심입니다. 데이터는 빠르고 쉽게 데이터 세트를 살펴볼 수 있는 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 및 민첩한 데이터 시각화 도구를 통해 이해 관계자에게 제공되는 것이 가장 좋습니다. 최종 사용자는 분석 유형에 따라 예측 분석의 경우에는 통계적 "예측"의 형태로 또는 규범적 분석의 경우에는 권장 조치의 형태로 기술적 분석의 개요 결과 데이터를 사용할 수 있습니다.

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2016년 3월 구글 (Google)의 바둑인공지능 알파고 (AlphaGo)가 이세돌 9단과의 바둑대결에서 승리한 이후 다양한 분야에서 인공지능 사용에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 금융투자 분야에서도 인공지능과 투자자문 기술적 분석의 개요 전문가의 합성어인 로보어드바이저 (Robo-Advisor)에 대한 관심이 높아지고 있다. 인공지능 (artificial intelligence)기반의 의사결정은 비용 절감은 물론 효과적인 의사결정을 가능하게 한다는 점에서 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 기술적 분석 (technical analysis) 지표와 딥러닝 (deep learning) 모형을 결합하여 한국 코스피 지수를 예측하는 모형을 개발하고 제시한 모형들의 예측력을 비교, 분석한다. 분석 결과 기술적 분석 지표에 딥러닝 알고리즘을 결합한 모형이 주가지수 방향성 예측 문제에 응용될 수 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제안된 기술적 분석 지표와 딥러닝모형을 결합한 기법은 로보어드바이저서비스에 응용할 수 있는 일반화 가능성을 보여준다.

Abstract

Since Google's AlphaGo defeated a world champion of Go players in 2016, there have been many interests in the deep learning. In the financial sector, a Robo-Advisor using deep learning gains a significant attention, which builds and manages portfolios of financial instruments for investors.In this paper, we have proposed the a deep learning algorithm geared toward identification and forecast of the KOSPI index direction,and we also have compared the accuracy of the prediction.In an application of forecasting the financial market index direction, we have shown that the Robo-Advisor using deep learning has a significant effect on finance industry. The Robo-Advisor collects a massive data such as earnings statements, news reports and regulatory filings, analyzes those and recommends investors how to view market trends and identify the best time to purchase financial assets. On the other hand, the Robo-Advisor allows businesses to learn more about their customers, develop better marketing strategies, increase sales and decrease costs.

본문요약 다운로드 * AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

  • 본 연구는 기술적 주가분석기법을 의사결정나무모형, 서포트벡터머신모형 그리고 딥러닝모형에 결합함으로써 한국 코스피지수의 상승 또는 하락을 예측 하고자 한다.

본 연구는 기술적 주가분석기법을 의사결정나무모형, 서포트벡터머신모형 그리고 딥러닝모형에 결합함으로써 한국 코스피지수의 상승 또는 하락을 예측 하고자 한다.

본 연구에서 인공지능을 포함한 기계학습을 통한 한국 코스피 지수의 예측력을 분석하고자 한다. 분석기간은 2000년 1월 4일부터 2016년 2월 12일까지 일별 지수 종가 값을 기초로 한다.

또한 모형을 평가하기 위해 정확도와 함께 가장 많이 사용되는 척도로는 오류율이 있다. 오류율은 정확도의 반대개념으로 (1-정확도) 표현된다. 판단기준으로는 정확도는 높을수록, 오류율은 낮을수록 분류모형의 성능이 좋다고 할 수 있다.

본 실험에 사용한 딥러닝모형은 5개의 입력뉴런과 2개의 출력뉴런 그리고 1∼3개까지의 은닉층개수의 변화와 1∼5개의 은닉뉴런수의 변화를 주었다. 더불어 딥러닝에는 쌓아 올린 오토인코더 학습방법을 이용하였다 (Table 3.

본 연구에서는 기술적 주가분석기법을 의사결정나무모형, 서포트벡터머신모형 (support vector machine) 그리고 딥러닝 (deep learning)모형에 결합한 새로운 기법을 제안하였고, 한국 코스피 주가지수의 방향성 예측에 대해 비교 분석하였다. 분석 결과는 아래와 같다.

본 연구에서는 분류회귀나무 알고리즘을 활용하여 의미 있는 요인을 선택하였고 선택된 유의미한 요인을 이용하여 한국 코스피의 방향성을 예측할 수 있는 의사결정모델을 도출하였다. 둘째, 서포트벡터머신 (support vector machine)을 이용하여 한국 코스피지수를 예측하는데 있어 분류회귀나무모형에서 추출된 유의미한 예측변수들은 서포트벡터머신모형의 입력변수로 사용된다.

본 연구에서는 상대강도지수,모멘텀,변화율지표,지수이동평균교차등의 기술적 주가분석 지표들을 이용하여 한국 코스피 지수의 상승 또는 하락에 대한 예측 성능을 비교한다.

본 연구에서 사용할 분석기간은 2000년 1월 1일에부터 2016년 2월 12일까지 한국 코스피 주가지수에 대한 일별 지수 종가 값이며 이는 블룸버그에서 수집했다.

즉 자료를 훈련 자료와 검증 자료로 나누어 모델링 및 평가하는 작업을 10회 반복하였다. 그리고 교차 검증을 통해 최선의 모델을 가지고 검증자료에 적용해 성능을 평가하였다.

한국 코스피 주가지수 방향에 크게 영향을 미치는 기술적 주가분석 지표가 무엇인지를 알고자 학습 결과가 if-then-else 규칙으로 해석이 용이할 뿐만 아니라 예측 모형을 생성할 때 추가적인 정교화를 할 수 있다는 장점을 가지기 기술적 분석의 개요 때문에 분류회귀나무모형을 이용하여 분석하였다. 더불어 분류오류를 할 위험이 높거나 부적절한 규칙 그리고 과적합을 고려하여 본 연구에서는 의사결정 가지치기를 적용하였다.

본 실험에 사용한 딥러닝모형은 5개의 입력뉴런과 2개의 출력뉴런 그리고 1∼3개까지의 은닉층개수의 변화와 1∼5개의 은닉뉴런수의 변화를 주었다. 더불어 딥러닝에는 쌓아 올린 오토인코더 학습방법을 이용하였다 (Table 3.5). 오토인코더는 학습하는 과정에서 적은 수의 은닉노드에 핵심 특성에 대한 압축된 표현을 저장한다.

본 연구에서는 기계학습을 통한 한국 코스피 지수 예측 능력을 실험하기 위해서 교차 검증 (cross validation)을 거친 대표적인 3종류의 기계학습 모형을 이용한다.

본 연구에서는 전체 및 선정된 기술적 주가분석 지표를 각각 서포트벡터머신모형과 딥러닝모형에 결합하여 사용하였다.

RBF (radial basis function) 커널을 이용한 서포트벡서터신모형결과 (기술적 분석의 개요 Table 3.3), 시그마가 0.001이고 코스트가 20인 경우 전체 기술적 분석지표에 대한 검증자료의 정확도가 77.67%로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 시그마가 0.

첫째, 전체 변수를 사용하지 않고 선정된 변수만으로도 한국 코스피 주가지수 방향을 예측할 수 있다는 결과를 얻었다. 둘째, 제시한 모형들의 비교실험을 수행한 결과, 세 모형의 방향성에 대한 예측력이 비슷하다는 결과를 얻었다. 이는 수많은 금융시장 변수들이 직간접적으로 서로 복잡하게 얽혀 불규칙적으로 변화하기 때문에 딥러닝모형을 이용하더라도 기술적 지표 (technical indicators)만으로 미래 주가지수의 움직임을 예측하는 것은 한계가 있다고 사료된다.

본 논문이 제안한 딥러닝 (deep learning)모형과 기술적 분석지표를 결합한 한국 코스피주가지수 방향성예측의 성능을 평가하기 위해 C++를 사용 분류회귀나무모형, 서포트벡터모형과의 비교실험을 수행하였고 그 결과 (Table 3.7) 세 모형의 예측력이 비슷했다. 이는 수많은 금융시장 변수들이 직간접적으로 서로 복잡하게 얽혀 불규칙적으로 변화하기 때문에 딥러닝모형을 이용하더라도 기술적 지표 (technical indicators)만으로 미래 주가지수의 움직임을 예측하는 것은 한계가 있다고 사료된다.

분류회귀나무모형에 의한 분석 결과 (Table 3.2), 전체 기술적 분석지표에 대한 학습 및 검증자료의 정확도는 각각 76.12%와 76.05%로 과적합 없이 잘 분류되었고 가지치기에 의해 선정된 기술적 주가분석 지표변수에 대한 학습 및 검증자료의 정확도는 각각 78.17%와 77.82%로 예측성능이 더 향상되었음을 알 수 있다. 즉 전체변수를 사용할 때의 최적모델과 선택변수를 사용하여 만든 최적모델의 정확도를 비교해보면 전체변수 사용 시에는 76%이고 선택변수를 사용할 시에도 77%의 정확도를 보여줌으로써 전체 변수를 사용하지 않고 선정된 변수 (상대강도지수,모멘텀,변화율지표, 3일 지수이동평균 그리고 5일 지수이동평균) 만으로도 한국 코스피 주가지수 방향을 예측하는데 큰 차이를 보여주지 않음을 알 수 있다.

67%로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 시그마가 0.1인 코스트가 60인 경우 선정된 기술적 분석지표에 대한 검증자료의 정확도는 77.06%로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 즉 전체변수를 사용할 때의 최적모델과 선택변수를 사용하여 만든 최적모델의 정확도를 비교해보면 두 모형 약 77%의 정확도를 보여줌으로써 전체 변수를 사용하지 않고 선정된 변수만으로도 한국 코스피 주가지수 방향을 예측하는데 큰 차이를 보여주지 않음을 알 수 있다.

06%로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 즉 전체변수를 사용할 때의 최적모델과 선택변수를 사용하여 만든 최적모델의 정확도를 비교해보면 두 모형 약 77%의 정확도를 보여줌으로써 전체 변수를 사용하지 않고 선정된 변수만으로도 한국 코스피 주가지수 방향을 예측하는데 큰 차이를 보여주지 않음을 알 수 있다.

82%로 예측성능이 더 향상되었음을 알 수 있다. 즉 전체변수를 사용할 때의 최적모델과 선택변수를 사용하여 만든 최적모델의 정확도를 비교해보면 전체변수 사용 시에는 76%이고 선택변수를 사용할 시에도 77%의 정확도를 보여줌으로써 전체 변수를 사용하지 않고 선정된 변수 (상대강도지수,모멘텀,변화율지표, 3일 지수이동평균 그리고 5일 지수이동평균) 만으로도 한국 코스피 주가지수 방향을 예측하는데 큰 차이를 보여주지 않음을 알 수 있다. 이 때 최적의 의사결정나무를 도출하기 위하여 가지 수 변화에 따른 교차검증 에러값이 가장 작은 기준에 따라 선택된 복잡 매개변수 (complex parameter)는 0.

분석 결과는 아래와 같다. 첫째, 전체 변수를 사용하지 않고 선정된 변수만으로도 한국 코스피 주가지수 방향을 예측할 수 있다는 결과를 얻었다. 둘째, 제시한 모형들의 비교실험을 수행한 결과, 세 모형의 방향성에 대한 예측력이 비슷하다는 결과를 얻었다.

우선 기술적 분석지표 외에 기본적 주가 분석 또는 금융시장 상황에 영향을 주는 변수들을 추가한 연구가 필요하다. 더불어 본 연구에서 비교대상으로 제시하였던 방법론 외 다양한 딥러닝 (deep learning) 알고리즘과 비교해보고 더 우월한 모형을 제시, 연구해 볼 수 있다.

이에 향후 몇 가지 보완할 점이 필요하다. 우선 기술적 분석지표 외에 기본적 주가 분석 또는 금융시장 상황에 영향을 주는 변수들을 추가한 연구가 필요하다. 더불어 본 연구에서 비교대상으로 제시하였던 방법론 외 다양한 딥러닝 (deep learning) 알고리즘과 비교해보고 더 우월한 모형을 제시, 연구해 볼 수 있다.

2016년 3월 구글 (Google)의 바둑인공지능 알파고 (AlphaGo)가 이세돌 9단과의 바둑대결에서 승리한 이후 다양한 분야에서 인공지능 사용에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 금융투자 분야에서도 인공지능과 투자자문 전문가의 합성어인 로보어드바이저 (Robo-Advisor)에 대한 관심이 높아지고 있다. 인공지능 (artificial intelligence)기반의 의사결정은 비용 절감은 물론 효과적인 의사결정을 가능하게 한다는 점에서 큰 장점이 있다.

기본적 주가분석은 기업의 내재가치에 영향을 미치는 모든 요소들을 분석하는 방법이지만 개별 기업의 내재가치 정의 및 측정방식 등을 기반으로 미래의 주가를 예측하는 것은 한계가 있다. 기술적 주가분석은 ‘주가는 수요와 공급의 원리에 따라 결정되며 수급의 결과는 그래프로 나타난다’는 이론을 배경으로, 그래프 분석을 통해 미래 주가를 예측하는 방법이다.

금융투자를 위한 일반적인 주식예측방법으로 기본적 주가분석과 기술적 주가분석이 존재한다. 기본적 주가분석은 기업의 내재가치에 영향을 미치는 모든 요소들을 분석하는 방법이지만 개별 기업의 내재가치 정의 및 측정방식 등을 기반으로 미래의 주가를 예측하는 것은 한계가 있다. 기술적 주가분석은 ‘주가는 수요와 공급의 원리에 따라 결정되며 수급의 결과는 그래프로 나타난다’는 이론을 배경으로, 그래프 분석을 통해 미래 주가를 기술적 분석의 개요 예측하는 방법이다. 컴퓨터 알고리즘의 발달과 더불어 기본적 주가분석과 기술적 주가분석을 통한 미래의 주가를 예측하는 방법들이 진화하고 있지만 직간접적으로 서로 복잡하게 얽혀있는 수많은 변수들에 의해서 불규칙적으로 변화하기 때문에 정확히 주가를 예측하는 것은 한계가 있을 뿐 아니라 매우 어렵고 복잡하다

2016년 3월 구글 (Google)의 바둑인공지능 알파고 (AlphaGo)가 이세돌 9단과의 바둑대결에서 승리한 이후 다양한 분야에서 인공지능 사용에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 금융투자 분야에서도 인공지능과 투자자문 전문가의 합성어인 로보어드바이저 (기술적 분석의 개요 Robo-Advisor)에 대한 관심이 높아지고 있다. 인공지능 (artificial intelligence)기반의 의사결정은 비용 절감은 물론 효과적인 의사결정을 가능하게 한다는 점에서 큰 장점이 있다.

저자의 다른 논문

참고문헌 (9)

  1. 1. Chang, W. (2016). The rise of Robo Advisors. Forbes, 11, 214.
  2. 2. Choi, H. and Lim, D. (2013). Bankruptcy prediction using ensemble SVM model. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 24, 1113-1125. 원문보기 상세보기
  3. 3. Choi, H. and Min, Y. (2015). Introduction to deep learning. Korea Information Processing Society Review, 22, 7-21.
  4. 4. Hinton, G. and Salakhutdinov, R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, 313, 504-507. 상세보기
  5. 5. Jung, J. and Min, D. (2013). The study of foreign exchange trading revenue model using decision tree and gradient boosting. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 24, 161-170. 원문보기 상세보기
  6. 6. Jung, S. and Park, S. (2016). Examination of possible financial market risk accumulations due to prolongation of low interest rates. BOK Financial Stability Report, 27,132-143.
  7. 7. Ko, Y. (2016). A study on the measures to activate the Introduction of the Robo-Advisor in Korea. Korea Science & Art Forum, 25, 19-33.
  8. 8. Kwak, M. and Rhee, S. (2016). Finding factors on employment by adult life cycle using decision tree model. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 27, 1537-1545. 원문보기 상세보기
  9. 9. Lee, W. and Chun, H. (2016). A deep learning analysis of the Chinese Yuan's volatility in the onshore and offshore markets. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 27, 327-335. 원문보기 상세보기

이 논문을 인용한 문헌

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  • DOI : 10.7465/jkdi.2017.28.2.287
  • 한국학술정보 : 저널
  • 한국데이터정보과학회 : 저널
  • DBPia : 저널

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산업 개요 및 통찰력 2027별 디지털 무선 주파수 메모리(DRFM) 시장 심층 분석

DRFM(디지털 무선 주파수 메모리) 시장 보고서 에 대한 최신 연구는 2027년까지의 시장 규모, 동향 및 예측을 평가합니다. DRFM(디지털 무선 주파수 메모리) 시장 연구는 중요한 연구 데이터와 증거를 다룹니다. 프로젝트 관리자, 산업 분석가 및 전문가가 시장 동향, 성장 동인, 기회 및 향후 과제와 경쟁자에 대해 이해하는 데 도움이 되는 자체 분석된 연구를 즉시 액세스할 수 있는 신뢰할 수 있는 리소스 문서입니다.

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제품 유형에 따라 DRFM(디지털 무선 주파수 메모리) 시장 수신기는 전례 없는 시장 점유율을 보유하고 있으며 글로벌 시장 성장을 주도하고 있습니다.

애플리케이션 유형에 따라 디지털 무선 주파수 메모리(DRFM) 는 예측된 미래에 가장 큰 수요로 남을 것으로 예상됩니다.

지역 측면에서 북미는 전 세계 DRFM(디지털 무선 주파수 메모리) 시장을 지배하며 예측 기간 동안 꾸준한 성장을 기록할 것으로 예상됩니다.

주요 선수

보고서에 언급된 주요 선수는 다음과 같습니다.

Northrop Grumman Corporation.

Stratview Research의 이 보고서는 2022-27년 추세 기간 동안 디지털 무선 주파수 메모리(DRFM) 시장 가치와 성장 동인을 연구합니다. 보고서에 따르면 –

디지털 무선 주파수 메모리(DRFM) 시장은 예측 기간 동안 14.2%의 인상적인 CAGR을 목격할 것입니다. 군사 기술의 발전은 비할 데 없는 방공 시스템의 개발을 급증시켰으며, 이는 적 영공에서 작전하는 공수 부대에게 심각한 손상, 부대 손실 및 인원 손실을 초래하는 심각한 도전을 제기했습니다. 전자전 기술은 적 레이더의 탐지 사례를 완화하고 회피하는 데 필요한 시간을 제공하는 데 중점을 둡니다. 이러한 모든 요소는 글로벌 디지털 무선 주파수 메모리 시장의 성장에 크게 기여하고 있습니다.

플랫폼 유형에 따라 시장은 방위 및 상업 및 민수로 분류됩니다. 방위 부문은 항공, 해군, 육상 및 무인 플랫폼으로 구성됩니다. 해군 DRFM 시스템은 주로 ESM(Electronic Support Measures)에 사용됩니다. 해군 DRFM 시스템 제조에 종사하는 거대 기업들은 광범위한 NLW(Naval Laser Warning) 시스템과 잠수함 및 수상함을 위한 ESM 및 ELINT 시스템을 제공합니다. 이러한 해군 DRFM 시스템은 조기 탐지, 분석, 위협 경고 및 대함 순항 미사일(ASCM) 보호 기능을 제공합니다.

지역 측면에서 북미는 2018년 전 세계 DRFM 시장에서 가장 큰 점유율을 차지했습니다. 이 시장은 기술적으로 진보된 DRFM 시스템 개발을 위해 이 지역의 국방군이 투자를 늘리면서 주도하고 있습니다. Northrop Grumman Corporation(미국) 및 BAE Systems plc(영국)와 같은 거대 제조업체는 예측 기간 동안 시장을 주도할 것으로 추정되는 이 지역의 저명한 DRFM 제조업체 중 하나입니다. 유럽과 아시아 태평양 지역도 향후 5년 동안 상당한 성장 기회를 제공할 것으로 예상됩니다.

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이 보고서에서 어떤 결과물을 얻을 수 있습니까?

  • 디지털 무선 주파수 메모리(DRFM) 시장 에 대한 심층 분석
  • 상세한 시장 세분화.
  • 경쟁 구도 분석.
  • 과거, 현재 및 미래 시장 규모 분석.
  • 산업 동향, 기술 및 발전.
  • 주요 업체가 채택한 성장 및 운영 전략.
  • 유망한 성장을 제공하는 잠재적 세그먼트/지역.
  • 주요 선수의 지리적 존재.

회사 소개 –

Stratview Research는 신뢰할 수 있는 시장 보고서, 시장 진입 전략, 전략적 성장 컨설팅 등을 제공하는 글로벌 시장 조사 회사입니다. 시장 전문가는 고품질 시장 정보를 수집하여 사용자가 현재 비즈니스 동향 및 예상되는 미래 발전에 대한 세부적인 수준의 명확성을 얻을 수 있도록 합니다. Stratview Research는 보고서의 사용자 정의도 제공합니다. 분석가에게 연락하여 우선 순위/요구 사항에 따라 주어진 보고서를 사용자 정의하십시오.

Stratview Research는 또한 무료 사고 리더십 보고서, 백서, 시장 보고서 개요 등을 제공하는 온라인 포털인 ‘Composights’를 시작했으며, 매년 미화 20,000달러 상당의 복합 재료 및 관련 산업에 해당합니다.


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