제20회 한국산업응용수학회(KSIAM) 추계학술대회에서 전재기 교수님의 Financial Data Analytics Lab(FDAL)

학생들(송재민 박사과정생, 김응표 석사과정생) 이 참여하여 구두발표와 포스터 발표를 진행하였습니다.

송재민 박사과정생은 시계열 모멘텀과 요인 모멘텀을 결합한 동적 트레이딩 전략에 대한 연구를 구두 발표했습니다.

이 연구는 금융 자산의 과거 수익률 패턴을 바탕으로 미래 수익률을 예측하는 시계열 모멘텀 전략과, 주식 수익률에 영향을 미치는 요인의 변화를 반영한 요인 모멘텀 전략을 결합하여 새로운 트레이딩 모델을 제시한 것입니다. 특히, 딥러닝과 IPCA 기법을 활용해 시장 리스크와 트렌드를 효율적으로 반영한 점이 돋보였으며, 이를 통해 투자 전략의 성과를 크게 개선할 수 있음을 입증했습니다.

김응표 석사과정생은 딥러닝을 활용한 KOSPI 200 옵션의 내재변동성 예측 연구를 포스터로 발표했습니다. 

내재변동성은 옵션 가격 책정과 리스크 관리에 중요한 요소로, 김응표 학생은 Multi-Layer Perceptron (MLP) 모델을 활용하여 기존의 머신러닝 모델인 랜덤 포레스트(Random Forest)와의 성능을 비교했습니다. 연구 결과, MLP 모델이 더 높은 정확도로 KOSPI 200 옵션의 변동성을 예측하는 것으로 나타났으며, 향후 RNN이나 LSTM과 같은 고급 딥러닝 모델을 도입해 예측 정확도를 더욱 높일 계획을 제시했습니다.

FDALab 에서는 춘추계 KSIAM 학술대회에 참석하여 각자의 연구 과정을 발표하고,

타 학교의 교수님 및 학생들과 교류하며 연구를 발전시킬만한 인사이트를 얻어오곤 합니다.

학회를 통해 더 좋은 연구 결과물을 낼 수 있길 기대하겠습니다.