정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형

마지막 업데이트: 2022년 4월 26일 | 0개 댓글
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2022년부터 2028년까지 기관차 차량 보조 전원 시스템 시장 규모 및 신규 기업을 위한 무제한 기회

전 세계 “기관차 차량 보조 전원 시스템 Market “최신 릴리스는 회사 프로필, 제품/서비스 제공 및 시장 가격을 포함하여 주요 및 신흥 기업에 대한 자세한 분석을 제공합니다.이는 시장 규모를 추정하는 데 도움이 됩니다.이 평가는 통계적으로 검증되고 시장에서 검증된 데이터를 사용하여 업계 경영진으로부터 직접 도출된 미래 동향, 성장 동인, 의견 및 사실에 대한 통찰력을 제공하기 위한 것입니다.이 시장이 예측 기간 동안 성장 모멘텀을 경험할 수있는 방법 또는 이유에 대한 자세한 설명도 제공됩니다.이 논평은 신흥 및 지배적 인 플레이어의 강점과 약점과 관련이 있습니다.

|보고서_데이터|

회사 ABB,GENERAL ELECTRIC,Mitsubishi Electric,SMA Railway Technology,Toshiba,TTM Rail – Transtech Melbourne는 자신의 힘을 최대한 활용하고 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 정기적으로 자체 업데이트함으로써 살아 남기 위해 번창하고 있습니다.

샘플에는 다음 세부 정보가 포함됩니다.

  • 최종 보고서 프로토타이핑
  • 업계 최고의 선수
  • 시장 규모, 시장 성장 등의 하이라이트
  • 다양한 글로벌 및 지역 동향에 대한 그림 및 표 분석
  • 지역 별 세분화 | 키워드|

|키워드| 유형별 시장, |시작_연도|-|TO_년|:

|키워드| 애플리케이션별 시장, |시작_연도|-|TO_년|:

|키워드| 지역 및 국가별 시장, |시작_연도|-|TO_년|:

|키워드| 시장의 시장 경쟁자, 주요 업체는 다음과 같습니다.

|키워드| 시장 목차에서 발췌:

연구 방법론 및 데이터 추출 출처:

이 보고서는 분석가가 기본 (인터뷰 및 설문 조사를 통해) 및 보조 (산업 데이터베이스, 평판이 좋은 유료 소스 및 무역 저널에 포함) 데이터 수집 방법을 모두 사용하여 작성했습니다.종합적인 질적 및 정량적 평가가 보고서에 포함되어 있습니다.이 보고서에는 거시 및 미시 경제 지표와 규제 및 정부 정책이 포함됩니다.

시장 규모 및 산업 과제:

  • 실제 수치는 보고서에서 확인할 수 있습니다.가정된 |키워드| 시장 규모는 보고서 분석에 기여하며 전반적인 성장/하락 분석에 대해 더 많이 이해하는 데 도움이 됩니다.
  • 당면 과제는 분석가가 도출한 다양한 추론을 기반으로 식별됩니다.보고서의 최종 초안은 강조 표시된 회사와 함께 업계에서 발생하는 다양한 과제를 강조합니다.
  • 이 보고서의 가장 큰 목표는 고객이 정의, 분할, 시장 잠재력, 강력한 패턴 및 10 개의 중요한 로케일과 50 개의 중요한 국가에서 시장이 찾고있는 어려움에 관한 시장을 이해하도록 지원하는 것입니다.기관차 차량 보조 전원 시스템 시장은 사이트, 조직의 연간 보고서, 일기 등과 같은 견고한 출처에서 가져온 것이며 비즈니스 전문가가 확인하고 승인했습니다.현재 현실과 정보는 개요, 다이어그램, 파이 그래프 및 기타 그림 묘사를 활용하여 보고서에서 다루어집니다.이것은 시각적 묘사를 업그레이드하고 현실을 훨씬 더 잘 이해하는 데 도움이됩니다.

보고서에서 다루는 요점:

  • 보고서 내에서 검토되는 초점은 시장 참여자, 원유 공급 업체, 하드웨어 제공 업체, 최종 고객, 딜러, 상인 등과 같이 시장과 관련된 중요한 시장 참여자입니다.
  • 조직의 전체 프로필이 참조됩니다.또한 한도, 창출, 가치, 수입, 비용, 총, 총 에지, 거래량, 거래 수입, 활용, 개발률, 수입, 거래, 공급, 미래 시스템 및 기계적 개선이 기관차 차량 보조 전원 시스템 보고서에 추가로 포함됩니다.이 보고서는 12년의 정보 역사와 추측을 분석했습니다.
  • 시장의 개발 구성 요소를 철저히 검토하여 시장의 다양한 최종 고객을 철저히 명확히합니다.
  • 시장 플레이어, 지역, 유형, 응용 프로그램 등의 정보 및 데이터, 명시 적 필요에 따라 맞춤형 검사를 추가 할 수 있습니다.
  • 이 보고서에는 |키워드| 시장에 대한 SWOT 검사가 포함되어 있습니다.마지막으로 보고서에는 기계 전문가의 평가가 통합되는 최종 부분이 포함되어 있습니다.

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보고서의 주요 지표:

  • 시장 참여자 및 경쟁자 분석: 이 보고서에는 회사 프로필, 제품 사양, 생산 능력/판매, 수익, 가격 및 매출 총이익 2022-2028 및 제품 유형별 판매를 포함하여 업계의 주요 업체에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
  • 글로벌 및 지역 시장 분석.이 보고서는 글로벌 및 지역 시장의 상태와 2022-2028에 대한 전망을 다룹니다.이 보고서는 또한 각 국가 및 지역에 대한 자세한 정보를 제공합니다.국가의 생산, 소비, 수입, 수출, 판매량 및 수익 예측에 대한 정보를 제공합니다.
  • 제품 유형별 정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 시장 분석.이 보고서에는 |키워드| 산업의 제품 유형 대부분이 포함되어 있습니다.또한 주요 업체별 제품 사양, 수량, 가치 및 거래량 (미화 백만 달러) 별 판매량도 다룹니다.
  • 애플리케이션 유형별 Markat 분석: 이 시장은 |키워드| 산업을 기반으로 하위 분류됩니다.이 보고서는 각 산업 응용 분야의 시장 규모, 예측 및 CAGR에 대한 정보를 제공합니다.
  • 시장 동향: 이러한 시장 주요 트렌드에는 경쟁 심화와 지속적인 혁신이 포함됩니다.
  • 기회 및 동인: 증가하는 수요와 새로운 기술 파악

Porters Five Force Analysis: 이 보고서는 신규 진입자의 위협, 협상력 공급 업체, 협상력 구매자, 대체 제품 및 서비스의 위협, 기관차 차량 보조 전원 시스템 산업 경쟁이라는 다섯 가지 기본 세력을 기반으로 산업 경쟁 상태를 조사합니다.

코로나19 영향 분석:

코로나 바이러스 COVID-19 영향에 대한 보고서 코로나 바이러스 2019-2021 (COVID-19) 의 전 세계적 영향이 이미 느껴지기 시작했습니다.그들은 2022의 |키워드|시장에 상당한 영향을 미칠 것입니다.COVID-19 으로 인해 항공편 취소, 여행 금지, 검역, 식당 폐쇄, 모든 실내/실외 행사 제한, 40 개국 이상에서 비상 사태 선언, 공급망의 대규모 둔화, 주식 시장 변동성, 비즈니스 신뢰 하락, 대중 사이의 공황 및미래에 대한 불확실성.

|키워드| 시장 규모 및 산업 과제:

실제 수치는 보고서에서 확인할 수 있습니다.가정된 시장 규모는 보고서 분석에 기여하며 기관차 차량 보조 전원 시스템 규모의 전반적인 성장/하락 분석에 대해 더 많이 이해하는 데 도움이 됩니다.

당면 과제는 분석가가 도출한 다양한 추론을 기반으로 식별됩니다.보고서의 최종 초안은 강조 표시된 회사와 함께 업계에서 발생하는 다양한 과제를 강조합니다.

온라인 뉴스와 거시경제 지표, 금융 지표, 기술적 지표, 관심도 지표를 이용한 코스닥 상장 기업의 기계학습 기반 주가 변동 예측

In this paper, we propose a method of predicting the next-day stock price fluctuations of 10 KOSDAQ-listed companies in 5G, autonomous driving, and electricity sectors by training SVM, XGBoost, and LightGBM models from macroeconomic·financial market indicators, technical indicators, social interest indicators, and daily positive indices extracted from online news. In the three experiments to find out the usefulness of social interest indicators and daily positive indices, the average accuracy improved when each indicator and index was added to the models. In addition, when feature selection was performed to analyze the superiority of the extracted features, the average importance ranking of the social interest indicator and daily positive index was 5.45 and 1.08, respectively, it showed higher importance than the macroeconomic financial market indicators and technical indicators. With the results of these experiments, we confirmed the effectiveness of the social interest indicators as alternative data and the daily positive index for predicting stock price fluctuation.

Keywords

2016년 세계 경제 포럼에서 4차 산업 혁명[1]이라는 용어가 주창된 이후 빅데이터 분석, 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷, 무인 운송 수단, 3D프린팅, 나노 기술 등 다양한 분야에서 기술 혁신이 진행 중이다. 또한 2017년 1월부터 4차 산업 관련 벤처 기업에 대한 코스닥(KOSDAQ) 상장 조건이 ‘테슬라 정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 요건’[2]을 통해 간소화되었고, 이를 통해 중소·벤처 기업들의 코스닥 상장과 투자가 더욱 주목을 받을 것으로 전망된다. 따라서, 4차 산업을 영위하는 중소 기업의 주가 예측 관련 연구 필요성이 높아졌다.

주가 변동 예측 관련 연구는 정형 데이터를 사용한 연구와 비정형 데이터를 사용한 연구, 정형과 비정형 데이터를 함께 사용한 연구로 나눌 수 있다. 정형 데이터(structured data)는 미리 정해놓은 형식과 구조에 따라 저장되도록 구성된 데이터이며, 정해진 형식과 저장 구조를 바탕으로 손쉽게 데이터에 대한 부분 검색 및 선택, 갱신, 삭제 등의 연산을 수행할 수 있다[3]. 비정형 데이터(unstructured data)는 정의된 구조 없이 정형화되지 않은 데이터이며 데이터 구조가 없어 비정형 데이터 자체만으로는 내용에 대한 질의 처리(query processing)를 할 수 없으므로 데이터 특징을 추출하여 반정형 데이터(semi-struc- tured data)또는 정형 데이터로 변환하는 전처리가 필요하다[3].

정형 데이터를 사용한 연구 중[4]는 주식 가격 데이터 중 1분당 체결가를 이용하여 KOSPI 상장사 12개 기업의 주식 가격 동향을 HTM모델을 통해 설정된 구간 간격에 따라 연속적으로 예측하였다. [5]는 주가 기본 데이터인 시가, 저가, 종가, 고가, 거래량을 이용하여 Google의 주가를 양방향 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 사용하여 예측하였다. [6]은 기술적 지표 13가지(RSI, CCI, EMA, OBV, MACD, MINUS_DM, PLUS_DI, MINUS_DI, Wcl_ p, Momentum, CMO, WILL_R, SSE)를 이용하여 KOSPI 지수의 등락을 인공 신경망을 통해 예측하였다. [7]은 기술적 지표 7가지(SMA, EMA, Stochastic K%, StochasticD%, RSI, MACD, Disparity)를 이용하여 KOSPI200 주가지수 등락을 XGBoost모델 을 활용하여 예측하였다.

비정형 데이터를 이용한 연구 중[8]은 온라인 뉴스와 소셜 네트워크 데이터로부터 기업별 감성 사전을 구축한 후 이를 바탕으로 감성 지표를 추출하여 KOSPI 상장 7개사의 주가 변동을 SVM(Support Vector Machine), 로지스틱 회귀분석(logistic re-gression), 베이지안 네트워크(bayesian network), 인공신경망(ANN, artificial neural network) 총 4가지 방법을 이용하여 예측하였다. [9]는 산업의 대표적 성격을 가지고 외부 요인에 의한 산업 주가 변화 특징을 대변하는 산업 대표 기업을 KOSPI구성 종목 중 시가총액 기준 상위 10%를 기준으로 선정하고 이러한 기업과 예측하고자 하는 개별 기업의 온라인 뉴스를 이용하여 산업 대표 기업 및 개별기업 감성 사전을 텍스트 마이닝을 통해 구축하였다. 이를 이용하여 제약, 소재, 자본재, 자동차, 내구소비재, 음식료, 하드웨어 업종 중 중소형 기업의 주가 변동을 SVM, MKL(Math Kernal Library)모델을 이용하여 예측하였다. [10]은 증시 뉴스 데이터를 수집한 후 Word2 Vec을 활용하여 감성 사전을 구축하고, 이를 바탕으로 뉴스에 감성 분석을 실시하여 KOSPI 종가 지수를 예측하였다. [11]은 무작위 행렬 이론으로 예측 대상인 기업과 관련된 온라인 뉴스를 사용하여 코스피 기업 중 소재 섹터에 해당하는 기업의 주가등락을 MKL 모델을 통해 예측하였다.

정형 데이터와 비정형 데이터를 통합하여 사용한 연구 중[12]는 트위터와 온라인 뉴스에 자연어 처리 기술 중 스팸 필터링 기술과 텍스트 마이닝 기술, 그리고 감성분석 기술 등을 이용하여 소셜 감성 데이터를 추출한 후 이를 각 기업의 재무비율(fundamental ratio)과 기술적 지표를 함께 SVM의 입력 변수로 하여 KOSPI200 주가지수 등락을 예측하였다. [13]은 GRU를 통해 계산된 온라인 뉴스의 감성 지표와 9개 기술적 지표(전일 정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 종가 대비 당일 시가 변화율, DMI, Williams %R, RSI, Momentum, CCI, Bollenger Bands, MACD, StochasticSlowK%)를 XGBoost 모델에 학습시켜 북한 테마에 속하는 KOSDAQ, KOSPI 상장 10개 기업의 익일 주가 등락을 예측하였다. [14]는 예측 대상 기업의 5개 기술적 지표(EMA, MACD, signal, Bollenger Bands, RSI), 업종 더미변수, 소셜 데이터에서 추출된 소셜 네트워크 지표를 이용하여 기업의 일주일간 10% 이상 급등 여부를 랜덤포레스트(random forest), XGBoost, 그래디언트 부스팅(gradient boosting)모델을 이용하여 예측 하였다.

기존의 주가 또는 주가지수 예측 관련 연구는 주로 KOSPI200 주가지수 혹은 KOSPI에 상장된 기업 을 연구 대상으로 함으로써 KOSDAQ에 상장된 중소형 기업의 주가 예측 관련 연구는 상대적으로 부족한 편이다. 또한, 온라인 뉴스를 이용하여 주가 예측 연구를 진행한 경우 기업의 주가가 기업 내외부 뉴스에 영향을 받음에도 불구하고 한 가지 종류의 뉴스를 고려한 연구가 대부분이다. 그리고 정형 데이터 중 주로 전통적인 주가 데이터, 기술적 지표를 이용한 연구를 진행하여 최근 증권, 자산 운용계에서 관심을 가지는 가격, 재무 데이터 정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 및 경제지표 등의 전통적 데이터 범주에 속하지 않는 대체 데이터를 이용한 연구는 부족하다. 따라서, 본 연구에서는 KOSDAQ에 상장된 4차 산업 기업들 중 5G, 자율주행, 전기차 섹터에 해당하는 10개사의 익일 주가의 방향을 기술적 지표, 거시경제 지표, 개별 기업 뉴스에서 계산된 긍정 지수에 더해 관심도 지표로서 주식 커뮤니티 조회수와 검색지수, 섹터 뉴스에서 계산된 긍정 지수를 신규 고려하고 SVM, XGBoost, LightGBM 모델의 입력 변수로 하여 예측하고 투입 특징별 성능을 비교한다. 또한 특징 선별(feature selection) 기법 중 RFE(Recursive Feature Eliminatio)기법을 XGBoost, LGBM모델에 적용하여 정형 데이터와 비정형 데이터가 통합된 데이터 세트에서 주가 예측 수행에 도움이 되는 특징을 선별한다. 마지막으로, 특징 선별 유무에 따른 모델의 성능 개선을 제시한다.

2. 제안 방법

본 논문에서는 2018년 1월 2일부터 2019년 12월 27일까지 약 490거래일간 KOSDAQ150상장 기업 중 4차 산업 관련 5G, 자율주행, 전기차 섹터에 해당하는 10개 기업을 대상으로 당일 종가대비 익일 종가의 등락을 정형 및 비정형 데이터를 이용하여 예측한다. Fig. 1은 제안 모델의 개요도로 정형 데이터에서 추출한 기술적 지표, 거시경제 지표, 금융 지표와 비정형 데이터에서 추출한 개별 기업 긍정 지수 및 본 연구에서 신규 투입하는 주식 커뮤니티 게시물 조회수, 검색지수, 섹터 긍정 지수를 가공하여 특징 추출 및 선별, 모델 훈련하는 과정을 나타낸다. 각 데이터는 데이터 수집 및 전처리, 특징 추출, 모델 훈련 과정을 거치며, 일부 실험에서는 특징 선별 과정 후 머신 러닝 모델에 투입된다.

Fig. 1. Overview of Stock Price Fluctuation Prediction.

2.1 정형 데이터 획득 및 특징 추출

본 절에서는 주가 예측 및 투자 결정에 활용되어 온 기술적 지표에 더해 거시경제지표, 금융시장 지표를 개별 기업 및 산업의 경제활동에 영향을 미칠 수 있는 실물경제와 금융시장의 흐름을 반영하는 전통적 정형 데이터로 사용한다. 또한, 개별 종목에 대한 투자자의 관심도를 확인하기 위한 대체 데이터로 검색지수와 커뮤니티 조회수를 활용하며, 해당 대체 데이터 기반 지표를 관심도 지표라고 정의하여 사용한다.

기술적 지표는 Table 1과 같이 미래에셋대우 HTS 카이로스에서 제공하는 지표 중 추세, 모멘텀, 거래량, 변동성을 확인할 수 있는 25개 지표를 선정하였으며, 이를 통해 종목별 주가의 다양한 움직임을 파악한다. 이 때, 기술적 분석 기반의 투자에 활용되는 Signal지표는 기술적 지표의 파생지표라는 점을 고려하여 입력 변수에서 제외한다.

Table 1. Stock Price and Technical Indicators.

거시경제지표, 금융지표의 경우 한국은행 경제통계시스템(ECOS)한눈에 보는 우리나라 100대 통계지표 중 분기, 연간 데이터를 제외한 일간, 월간 데이터 중 국민소득, 투자, 고용, 물가지수, 환율 등 실물경제와 통화량, 금리 등 금융시장 현황을 대표할 수 있는 지표를 선정하고, ECOSOpenAPI를 통해 수집한다. 이를 통해 선정된 18개의 거시경제지표와 11개의 금융지표의 목록은 Table 2와 같다.

Table 2. Macroeconomic and Financial Market Indicators.

Table 3의 관심도 지표 중 검색량 지표는 대상에 대한 크고 작은 관심을 포괄하는 지표로 개별 기업의 일반적 관심도 및 이슈성과 종목에 대한 관심도를 반영하며 GoogleTrend에서 제공하는 기업명 검색 지수 106주분과 NaverDataLab에서 제공하는 기업명 검색지수 731일분을 수집하고, 웹 크롤링을 통해 Naver증권 해당 기업 종목 토론방에 해당 기간 업로드 된 84049개 게시물의 조회수 데이터를 수집한다. 커뮤니티 정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 조회수 기반 관심도 지표는 개별 종목의 투자 관심도가 높은 적극적 시장 참여자의 관심도뿐 아니라 추세의 지속 가능성을 반영하는 지표로 주식 커뮤니티를 대상으로 한다. 주식 커뮤니티는 개인 투자자의 향후 주가에 대한 예측과 관심을 직접적으로 표출할 수 있는 온라인 공간으로 게시물 수, 댓글 수, 조회수 등의 데이터를 확인할 수 있으며, 이를 바탕으로 개인투자자의 관심도를 반영한 주가등락 및 추세 예측이 가능하다.

Table 3. Social Interest Indicators.

검색량 지표의 전처리 과정은 수집한 검색지수 데이터로부터 전일 대비 검색지수 변화량(수식 1)과 전 일 대비 검색지수 변화율(수식 2)를 산출한다. 또한 커뮤니티 조회수 기반 관심도 지표의 전처리 과정은 커뮤니티 조회수 데이터를 바탕으로 일별 업로드된 게시물의 평균 조회수를 산출하고(수식 3), 평균 조회수의 전일 대비 변화율(수식 2)과 [15]의 방식을 활용한 1개월 평균 조회수 대비상대 조회수(수식 4)를 산출한다. 수식 2의 변화율 산출 과정에서 전일 데이터가 0일 경우 1로 대체하여 계산한다. 주별, 월별 정형 데이터를 범위에 해당하는 일별 데이터에 병합한 후 결측치를 제거하고, 최종적으로 모든 데이터를 0에서 1사이의 값으로 정규화한다.

2.2 비정형 데이터 획득 및 특징 추출

본 절에서는 비정형 데이터에 해당하는 온라인 뉴스에서 감성 분석을 통해 특징을 추출한다. 감성 분석은 자연어 처리와 텍스트 분석, 전산언어학 등을 이용해 텍스트 내에서 주관적인 정보를 확인하고 추출하는 기법으로 텍스트의 극성을 긍정, 부정, 중립 등으로 분류하고, 긍정과 부정의 대상이 되는 단어 혹은 개체를 추출하는 작업이 포함된다. 본 논문에서는 사전 기반 감성 분석을 사용하고, 증권시장 도메인 특화 감성 사전을 구축하기 위해 [8]의 방식을 이용하며, 개별 기업 감성 사전 뿐 아니라 개별 기업이 속한 섹터의 감성 사전도 섹터 뉴스를 통해 구축하여 개별 기업 및 섹터 소식에 영향을 받는 기업의 주가 예측 정확도를 개선하고자 한다.

데이터 수집 과정은 개별 기업 및 섹터별 감성 사전 구축을 위해 네이버 뉴스에서 웹 크롤링을 통해 온라인 뉴스를 수집하고, 선정한 키워드가 뉴스 제목에 포함된 경우 자동으로 해당 뉴스의 제목, 발행 일자, 요약본, 언론사를 수집한다. 개별 기업의 뉴스는 수집 대상 기업명이 뉴스 제목에 포함된 경우 수집하고, 섹터 뉴스는 수집 대상 섹터명이 뉴스 제목에 포함된 경우 수집한다.

데이터 전처리 과정은 섹터 뉴스는 섹터 고유의 뉴스 이외에 예측 대상이 아닌 기업의 뉴스가 추가적으로 수집된다. 이 때, KOSDAQ150상장 기업 중 동일섹터에 속하는 기업의 전반적인 주가 흐름과 반대되는 흐름을 보이는 기업의 뉴스는 감성 사전 구축에 사용되면 예측 정확도를 낮출 수 있으므로 뉴스 필터링을 위해 수식 5를 통해 KOSDAQ150에 상장된 기업 중 동일섹터에 속하는 기업의 시가총액을 기업별로 구한 후 수식 6에서 지수 구성종목의 시가총액을 비교일자와 기준일자 기준으로 각각 더 하고 이를 나누어 섹터별 주가지수 SSI(SectorStock Index)를 도출한다. Table4는 실제 각 섹터 지수에 포함된 기업을 나타낸다. 이후 동일섹터에 속하는 KOSPI, KOSDAQ상장 기업 중 특정 기업의 뉴스가 수집된 동일 섹터 뉴스 건수의 0.05% 이상 포함되면 해당 기업 주가와 섹터 지수의 상관관계를 분석하고 음의 상관관계가 나오면 해당 기업명이 제목에 포함된 뉴스는 삭제하여 섹터 뉴스 필터링을 수행하고, 기업별 뉴스와 필터링 이후의 섹터별 뉴스는 정규 표현식을 이용하여 기자명, 회사명, 특수문자, 숫자 등 주가 예측에 불필요한 정보를 제거하는 전처리 과정을 거친다.

Table 4. Firms included in each sector index.

형태소 분석 과정은 특정 단어의 긍정, 부정을 판단하기 위한 사전 과정으로 Mecab[16]형태소 분석기를 사용하여 여러 체언 중 실질적 의미를 가지는 명사를 추출한다. 추출된 명사는 감성 사전 후보 리스트에 포함된다. Mecab 형태소 분석기는 형태소 분석기인 OKT, Komoran, Khaii보다 품사 태깅 시간이 빠르고, 데이터 증가 시에도 처리 시간이 정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 크게 늘지 않는 장점[17]이 있으나 Mecab의 형태소 단어 사전에 유가증권시장 전문 단어는 많이 수록되어 있지 않아 사용자 단어 사전에 미래에셋대우에서 제공하는 증권용어사전[18] 중 한국어 명사 약 800여개를 추가하여 형태소 분석의 정확도를 개선한다.

감성사전 구축 과정은 기존[8]과 [19]의 감성사전 구축 방식을 기반으로 기업의 주가가 기업 고유의 뉴스와 해당 기업이 속한 섹터의 뉴스에 모두 영향을 받는다는 가정에 따라 개별 기업 뉴스와 섹터별 뉴스를 이용하여 개별 기업 및 섹터별 감성사전을 구축한다. 감성사전에 수록되는 것은 형태소 분석 과정에서 추출된 명사 중 낮은 빈도수를 제외한 명사와 해당 명사가 익일 주가 등락에 미친 영향을 나타내는 단어 긍정 점수이다. 이 때, 전체 뉴스 데이터에서 출현한 빈도가 낮은 명사는 주가 상승 혹은 하락에 얼마나 영향을 미쳤는지 일반화하기 어려우므로 추출된 명사 리스트의 총 출현 빈도수를 평균한 후 해당 평균보다 낮은 빈도로 등장한 명사는 감성 사전 후보 명사 리스트에서 삭제한다.

단어 긍정 점수 계산 과정은 수식 7과 같이 개별 기업 감성사전 구축 시에는 개별 단어가 발생한 정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 날 익일에 주가가 상승한 경우 해당 뉴스 데이터에 1, 그 외의 경우 0의 값을 부여하고, 섹터별 감성 사전 구축 시에는 개별 단어가 발생한 날 익일에 섹터 주 가지수가 상승한 경우 1, 그 외의 경우 0의 값을 부여한다. 수식 8의 단어 긍정값(wordpositivevalue)은 감성사전 수록 단어 리스트에서 개별 단어별로 해당 단어가 포함된 뉴스 데이터의 NSP값을 모두 더해 개별 단어들의 단어 긍정값을 계산하고, 수식 9는 개별 단어의 총 출현 빈도수를 나눠 해당 단어의 긍정 점수를 계산한다. 출현 빈도 수계산 시에는 특정 명사가 한 뉴스 데이터에 여러 번 등장해도 해당 뉴스에서의 등장 횟수를 1로 하고, 해당 명사가 출현한 모든 뉴스 데이터의 수를 합산한다. 이를 감성 사전 명사 리스트에 저장된 모든 단어를 대상으로 진행한 후 개별 기업 감성 사전과 섹터별 감성 사전을 구축 한다.

감성 분석을 위해 구축된 개별기업 감성 사전, 섹터별 감성 사전을 바탕으로 수식 10, 11을 통해 사전에 수록된 단어가 개별 뉴스 데이터에 포함된 경우 해당 단어의 긍정 점수를 match.positive에 모두 더하고, 해당 단어가 특정 뉴스 데이터에 포함되었는지 여부를 의미하는 match를 1로 변경한다. 그리고 수식 12에서 match.positive를 해당 뉴스에 등장한 사전 수록 단어의 개수로 나누어 개별 뉴스 데이터의 긍정 점수를 의미하는 news.positive를 도출한다. 수식 13에서 같은 날에 발행된 뉴스 데이터의 긍정 점수를 평균하여 일별 긍정 지수를 도출하는 방식으로 감성 분석을 수행한다.

이 때, 수식 13에서 k는 특정일을 의미하고, n은 특정일에 발행된 뉴스의 개수이다.

2.3 특징 선별 및 분류

본 절에서는 Table 1, 2, 3에서 언급한 바와 같이 주가 데이터 및 기술적 지표 30개, 거시경제 및 금융 지표 29개, 관심도 지표 9개, 비정형 데이터 기반 긍정 지수 2개, 총 70개의 특징을 대상으로 특징 선별 방법인 RFE를 적용하여 중복 특징 및 중요도가 낮은 특징을 제외하여 분류 성능을 개선하며, 분류 과정에서 SVM, XGBoost, LightGBM의 세 가지 머신러닝 모델에 거시경제 지표, 기술적 지표, 관심도 지표, 긍정 지수를 입력하여 익일 주가 등락을 예측한다. 출력 값은 익일 주가가 상승하는 경우 1, 주가 유지 또는 하락일 때 -1로 설정한다.

SVM은 선형 분류를 수행하는 것 외에도 커널 트릭을 사용하여 비선형 분류를 효율적으로 수행하여 입력 데이터를 고차원 특정 공간에 매핑할 수 있는 분류 모델이며 XGBoost는 분산 경사 부스팅(dis-tributed gradient boosting)알고리즘으로 많은 문제를 빠르고 정확하게 해결하는 병렬 트리 부스팅 (parallel tree boosting)을 제공한다. LightGBM은 XGBoost와 마찬가지로 분산 경사 부스팅 알고리즘이며 의사결정 트리 알고리즘 기반이지만 XGBoost 보다 학습에 걸리는 시간이 적으며 메모리 사용량도 XGBoost에 비해 상대적으로 적은 것이 장점이다[20]. 본 논문에서 사용한 모델별 하이퍼파라미터 셋팅 범위는 Table 5와 같고, 지정된 셋팅 범위에서 Scikit-Learn에서 제공하는 GridSearchCV을 통해 최적의 하이퍼파라미터를 기업별로 지정하였다.

Table 5. Hyper Parameter Setting Range.

3. 실험 및 결과 분석

실험을 위해 프로그램 언어는 Python3를 사용하였으며, 전처리와 모델 학습을 위해 라이브러리 TA-Lib, Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM을 사용하였다. 검증을 위해 각 종목에 Stratified5-겹 교차 검증을 적용하였으며, 한 겹(fold)은 약 98일로 구성되었다. 성능 평가 지표로는 각 겹의 등락 예측 평균 정확도를 사용하였다. 대체 데이터인 관심도 지표와 섹터 긍정 지수의 성능 검증을 위해 네 가지 비교 실험을 수행한다. 관심도 지표의 유용성을 알아보기 위해 정형 데이터에서 관심도 지표 사용 여부에 따른 결과를 비교하고, 섹터 긍정 지수를 평가하기 위해 비정형 데이터에서 섹터 긍정 지수 사용 여부에 따른 결과를 비교한다. 비정형 데이터의 유용성을 평가하기 위해 정형 데이터에 비정형 데이터 통합 여부에 따른 결과를 확인하고, 지표별 성능을 알아보기 위해 RFE 특징 선별 기법을 사용하여 성능 평가를 진행한다.

Table 6은 정형 데이터를 사용한 주가 변동 예측에서 관심도 지표의 효과를 확인하기 위해 관심도 지표를 제외한 기술적 지표, 거시경제·금융지표를 우선적으로 투입하고 이후 관심도 지표와 통합하여 실험 후 비교한 결과이다. 실험 결과 XGBoost, LGBM 모델에서 관심도 지표를 투입하였을 때 평균 2.14 %p, 2.73%p 향상되는 결과를 보였으며, SVM을 통한 실험에서는 평균 0.83%p 하락하였으나 3개 기업에서 평균 정확도가 향상되는 결과를 보였다. 특히 XGBoost, LGBM 실험 결과 평균 정확도가 상승한 9개 기업 중 3개 기업에서 평균 정확도가 4%p 이상, 최대 7%p 상승하였으며 하락한 1개 기업 역시 0.60%p,1.07%p로 낮은 하락폭을 보였다.

Table 6. Accuracy of Structured Data Based Stock Price Fluctuation.

Table 7은 비정형 데이터를 사용한 주가 변동 예측에서 섹터 긍정 지수의 유용성을 확인하기 위해 섹터 긍정 지수를 제외한 개별 기업 긍정 지수를 우선적으로 각 모델에 투입하고 이후 섹터 긍정 지수와 통합하여 실험 후 비교한 결과이다. 실험 결과 SVM, XGBoost, LGBM 3개의 모델에서 섹터 긍정 지수를 투입하였을 때 평균 정확도가 4.90%p, 4.89%p, 5.62%p 향상되는 결과를 보였다. 또한 실험 대상인 10개 기업의 정확도가 모든 모델에서 상승하고 SVM에서 최대 8.41%p, XGBoost에서 최대 10.62%p, LGBM에서 최대 10.81%p 상승하여 섹터 긍정 지수의 유용성을 입증하였다.

Table 7. Accuracy of Unstructured Data Based Stock Price Fluctuation.

Table 8은 비정형 데이터의 효과를 측정하기 위해 정형 데이터를 이용하여 실험을 우선적으로 실험을 진행한 후 비정형 데이터에서 추출한 개별 기업 긍정 지수, 섹터 긍정 지수를 정형 지표에 통합하여 실험한 결과이다. 실험 결과 SVM, XGBoost, LGBM 3개의 모델에서 비정형 지표를 투입하였을 때 평균 정확도가 0.29%p, 0.03%p, 0.49%p 향상되는 결과를 보였다. 또한 SVM, XGBoost모델에서 실험 대상 10개 기업 중 6개 기업의 평균 정확도가 상승하고 LGBM 모델에서는 7개 기업의 평균 정확도가 상승하여 과반 이상의 기업에서 비정형 데이터 투입 후 모델 성능이 향상되는 결과를 확인할 수 있었다.SVM, LGBM 모델에서 비정형 데이터 투입 시 최대 1.80%p의 상승률, XGBoost에서는 1.02%p의 상승률을 보였다. 각 모델에서 성능 지표가 하락한 기업의 하락률을 평균한 결과 SVM, XGBoost, LGBM에서 0.58%p, 0.92%p, 0.57%p로 낮은 하락률을 보였다.

Table 8. Accuracy of Structured and Unstructured Data Based Stock Price Fluctuation.

Table 9는 RFE를 적용한 특징 선별 전후 모델, 기업별 평균 정확도 및 RFE 적용 결과 선택된 특징 의 개수이다. RFE 적용 후 XGBoost 실험 결과 평균 정확도는 최소 0.00%p, 최대 1.08%p로 평균 0.28%p 상승하였으며, LGBM 실험 결과 평균 정확도는 최소 0.25%p, 최대 3.78%p로 평균 1.16%p 상승하였다. 또한 선택된 특징의 개수는 평균 41.6개, 25.4개로 전체 특징의 59.43%, 36.29%에 해당하였다.

Table 9. Accuracy of Selected Feature Based Stock Price Fluctuation and Number of Features.

Table 10은 RFE를 사용하여 측정한 특징 중요도 순위의 분류별 평균 및 특징 선별율이다. 특징 중요도 순위는 RFE적용 이후 선별되는 특징의 순위를 1, 차순위로 판정된 특징의 순위를 2 이상의 자연수로 산정하였다. 중요도 순위 책정 결과 XGBoost모 델에서 기존 정형 데이터인 주가, 기술적 지표는 평균 15.67위, 거시경제·금융지표는 평균 24.72위를 기록하며 각각 38.39%, 20.69%의 선별율을 보였으나 신규 정형 데이터인 관심도 지표는 평균 6.70위, 비정형 데이터 기반 지표인 긍정지수는 평균 1.15위의 높은 중요성을 보이며 평균 63.33%, 90.00%의 선별율을 보였다. 또한 LGBM모델에서도 주가, 기술적 지표는 평균 6.98위, 거시경제·금융지표는 평균 10.정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 83위로 각각 63.67%, 45.86%의 선별율을 보였으나 관심도 지표는 평균 4.20위, 80.00%, 긍정지수는 평균 1.00위로 100% 선별되며 매우 높은 중요도를 보였다.

Table 10. Average Feature Importance Ranking and Selected Ratio by Categories.

본 논문에서는 주가 데이터, 기술적 지표, 거시경제 지표, 금융 지표, 관심도 지표와 온라인 뉴스에서의 개별 기업 일별 긍정 지수, 섹터 일별 긍정 지수를 활용하여 주가 등락을 예측하는 모델을 제시하였다. 또한 XGBoost, SVM, LGBM모델을 활용하여 실험을 진행하였으며, 특징간 비교를 위해 RFE기반의 특징 선별을 실시하였다. 정형 데이터 실험의 관심도 지표 통합 실험 이후, SVM 모델을 제외하고 XG Boost모델에서 10개사의 정확도가 상승하며 평균 정확도가 2.14%p 상승하였고 LGBM모델에서 9개 사의 정확도가 상승하며 평균 정확도가 2.72%p 상승 하였다. 이 실험을 통해 Boosting모델에서 검색지수와 커뮤니티 조회수와 같은 관심도 지표가 주가의 등락 강화[15]뿐만 아니라 실제 주가의 방향성 예측에도 유의미한 영향력을 가지는 것을 확인하였다. 비정형 데이터 실험 과정에서는 섹터 긍정 지수 투입 이후 투입 이전에 비해 모든 모델에서 실험 대상 10개사의 정확도가 상승하고 3개 모델 평균 정확도가 5.13% 상승하였다. 이 실험은 기업 특화 사전에 산업 우량기업 사전을 추가로 사용해 기업 특화 사전을 단독으로 사용한 것에 비해 정확도를 최대 1.4%p 상승시킨 기존 유사 연구[9]보다 모델의 성능이 큰 폭으로 향상되는 결과를 보였다. 특징 간 비교 실험 결 과로는 관심도 지표와 비정형 지표의 평균 중요도 순위는 5.45위, 1.08위로 주가 데이터 및 기술적 지표, 거시경제 및 금융 지표의 11.정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 33위, 17.78위 대비 높은 중요도를 보였다. 특히 비정형 데이터 기반 긍정 지수는 전체 실험 중 95%의 특징 선별율을 보였으며, 관심도 지표 역시 71.84%의 특징 선별율을 보이며 해당 지표의 유용성을 입증하였다. 따라서 관심도 지표와 섹터 긍정 지수를 추가로 활용하여 KOSPI상 장기업에 비해 뉴스 데이터가 부족해 연구하기 어려웠던 KOSDAQ중소형 기업의 주가예측을 시도한 해당 실험을 통해 투자 업계에 기여하고자 한다. 다만 4차 산업혁명 관련 전 산업이 아닌 특정 산업군에 대한 예측을 진행한 것과 비정형 데이터로 온라인 뉴스만을 이용한 점은 본 연구의 한계로 남는다.

정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형

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논문 : 호텔 객실영업 성과지표의 객실판매액에 대한 영향 분석

Articles : The Effects of Room Operating Index on Room Revenue in the Hotel Industry

  • 발행기관 : 한국관광연구학회
  • 간행물 : 관광연구저널 30권3호
  • 간행물구분 : 연속간행물
  • 발행년월 : 2016년 03월
  • 페이지 : 63-77(15pages)

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  • KISS주제분류 : 사회과학분야 > 관광학
  • 국내등재 : KCI등재
  • 해외등재 :
  • 간기 : 월간
  • ISSN(Print) : 1738-3005
  • ISSN(Online) :
  • 자료구분 : 학술지
  • 간행물구분 : 연속간행물
  • 수록범위 : 2004-2016
  • 수록 논문수 : 1457
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거래 성남시

Schaff 추세 : 더 빠르고 정확한 지표.
Schaff Trend Cycle Indicator는 저속 Stochastics과 이동 평균 Convergence / Divergence (MACD)를 결합한 결과입니다. MACD는 추세 지표로서의 명성을 얻었지만, 응답 속도가 느린 신호 라인으로 인해 뒤 떨어진 것으로 평판이 좋습니다. 개선 된 신호 라인은 STC가 통화 추세를 감지하는 조기 경보 신호로서 관련성을 부여합니다.
STC 작동 방법.
MACD는 신호선이있는 일련의 EMA에 지나지 않기 때문에 STC는 MACD에서 개선되었습니다. MACD는 9- 기간 신호선이있는 12- 및 26- 기간 EMA를 가지고 있습니다. STC 인디케이터는 23주기 및 50주기 EMA와 10주기 신호선으로 사용되는 사이클 구성 요소를 통합하여 향상되었습니다. X 일을 기준으로주기 동향을 분석 할 수 있기 때문에 잠재적 인 pips의 관점에서 추세가 얼마나 오래 지속되는지를 알 수 있습니다.
이전과 이후의 지표 모두에서, STC 지표는 개념 상 매우 독창적입니다. 전에는 사이클 구성 요소를 사용하여 지표가 개발되지 않았습니다. 대부분은 이동 평균, 특히 EMA를 기본으로 사용합니다. 계산하기가 쉽고 단순 이동 평균의 긴 종가 데이터 세트가 아닌 최근 가격에 초점을 맞추기 때문입니다. Stochastics의 stochastics에 대해 자세히 알아보십시오. 정확한 구매 및 판매 지표.
그러나 STC 표시기만큼 신뢰할 수있는 것처럼, 지표가 완벽하지는 않습니다. 신뢰성 요소는 더 높을 수 있지만 오랜 기간 동안 과매 수 시장에서 과매 수를 유지하는 STC의 능력으로 인해 약간의 문제가 존재합니다. 이러한 이유로 STC 인디케이터는 신호 라인을 위아래로 따라 가면서 신호 라인이 아래쪽 또는 위쪽에 닿으면 이익을 얻는 용도로 사용해야합니다. 결국 다른 신호가 생성됩니다.
통화 쌍의 할아버지 인 GBP / JPY의 시간별 도표를보십시오. MACD 라인은 신호 라인과 교차 할 때 신호를 생성합니다. STC 인디케이터는 신호선이 25에서 길게 표시되거나 75에서 짧아지면 신호음을 발생시킵니다. STC가 MACD에 비해 얼마나 많은 신호를 생성했는지 확인하십시오. 긴 빨간 촛불이있는 왼쪽 끝에 동향 변화의 조기 경보 역할을했습니다. 팔 신호는 142.50에서 생성되고 139.50, 300 pip 이동으로 중단되었습니다. MACD 라인이 140을 돌파하는 동안 STC 라인은 약 140.00에 구매 신호를 생성하고 142.45, 245 pip 이동을 중단했다. 다음 판매 신호는 약 144.00에서 생성되었으며 250 pip 이동하기 전까지 141.50까지 지속되었습니다. 이러한 움직임은 MACD가 생성 한 매매 신호보다 먼저 발생했습니다.
STC 라인이 과매 수 또는 과매도 시장을 신호하기 위해 직선을 몇 번이나 얻었는지 확인하십시오. 하나의 특정 측면은 과도한 시장이 결국 과대 매매가 될 것이며, 특히이 지표의 통화 순환 측면에있어 과매매 시장이 과매도 상태가 될 것이라는 점입니다. 그러나 그것은 신호 생성기가 아닙니다. 직선으로 표시된 초과 매수 또는 낙폭 과대 시장은 차트의 중앙에있는 14시의 초과 매수 표시와 마찬가지로 많은 경우에 여전히 200 포인트를 상회 할 수 있습니다. 이것은 STC 표시기의 작은 문제입니다. 점프하기 전에 신호를 기다리는 것이 좋습니다.
사이클 카운트 신호 라인을 10에서 증가시키고 정확한 시장에 맞게 조정할 수 있습니다. 이것은 더 작은 시장 회전 및 더 정확한 독서를 대표 할 것입니다. 사이클 카운트가 최대 통화 카운트이기 때문에 40을 초과하지 않도록주의하십시오. 하나는 또한 많은 시장 전환을 생성하기 위해 하향 조정할 수 있지만 정확한 신호가 아닐 수 있습니다. 매주와 같이 더 긴 시간의 프레임 차트의 경우, EMA를 12와 26 또는 7과 13으로 조정하고 신호선과 동일한 양의 사이클 카운트를 허용하는 것이 좋습니다. 10 분 차트와 같은 더 짧은 시간 프레임의 경우 EMA를 115와 240으로 늘리고 동일한주기 수를 허용하십시오. 개인적인 권장 사항은 특히주기 수와 관련하여 지시계가 권장 설정대로 의도 한대로 작동하도록하는 것입니다. 하나를 조정해야하는 경우 순환 횟수 트리거 선보다 EMA를 조정하는 것이 좋습니다.

거래주기 지표
시장의 순환은 일련의 반복 패턴에 의해 결정됩니다.
이러한 패턴은 원칙적으로 계절, 간단한 일 수, 이벤트 - 이벤트 순서, 시장 이론 정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 및 수식 등과 같은 특정 시장 이벤트 전용입니다.
주기 지표 목록에는 다음이 포함됩니다.
상인.
Pls는 피보나치 retracements 및 확장을 설명합니다.
여전히 너무 기다리고 ..
아주 좋은 사이트. 당신이하고있는 것처럼 완벽하게 유지하십시오.
Fibonnaci 가격 및 시간 관련 정보를 추가 할 수 있는지 확인하십시오.
다른 의견과 동일합니다. 피보나치 회귀를 설명하십시오.
잘 했어. 그것을 간단하고 달콤하게 유지.
나는 ur 노력을 평가한다.
우선, 저에게 유용한 것 이상의 당신의 노력에 감사드립니다.
가능한 경우 메타 스토크 용 ZIG ZAG 공식을 코딩 할 수 있습니까?

사이클 타이밍 도구로서의 확률 적 지표.
Dummies를위한 트렌드 트레이딩.
추세의 방향으로 거래를 시작하기에 가장 좋은 시간을 찾으려면주기를 정확하게 측정하는 데 도움이되는 객관적인 도구가 필요합니다. 당신이 현실적으로 바라는 최선은 당신 편이라는 확률을주는 도구를 개발하는 것입니다. 그것은 당신에게 완벽한 확신을주지는 못하지만, 그것은 당신에게 유리한 확률 시나리오를 줄 수 있습니다.
확률 적 표시기는 타이밍 도구가 아닙니다.
조지 레인 (George Lane) 박사가 만든 확률 론적 표시기는 사이클이 아닌 운동량을 측정하기 위해 실제로 설계된 오실레이터입니다. 보다 구체적으로는 과거 정의 된 기간 동안의 가격 범위와 관련하여 현재 마감 가격을 측정합니다. 정의 된 지난 시간의 가장 일반적인 기간은 14 개의 막대입니다.
지표는 상승 모멘텀이있는 시장이 고점 부근에서 마감되는 경향이 있고 하향 모멘텀이있는 시장이 최저 근처에서 마감되는 경향이 있다고 가정합니다. 표시기는 표시기의 수학 공식으로 최대 값 100과 최소값 0에 도달 할 수 있다는 경계 표시기입니다.
다시 말해, 지표가 아무리 많이 움직여도 시장가가 위 또는 아래로 움직여도 지표는 항상 100 이하의 판독 값을 초과하지 않습니다.
확률 론적 지표는 두 줄로 구성됩니다 :
% K 행은 확률 적 계산의 값을 측정합니다. 그림에서 % K는 빠르게 움직이는가는 선입니다.
% D 행은 % K의 3주기 지수 이동 평균입니다. 그림에서 % D는 느리고 두꺼운 선입니다.
표시기에는 또한 일반적으로 20과 80의 값에 배치되는 두 개의 수평선이 있으며 과도 및 과매 수 영역을 나타냅니다.
표시기의 진동의 최고치와 최저점을보고 시장의 사이클을 파악할 수 있습니다. % D 위와 아래의 % K 교차는 또한 정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 사이클 최고 및 최저를 시각적으로 식별하는 데 도움이됩니다.
그러나 대량의 시장 데이터를 조사하고 가격 이동과 관련하여 지표를 살펴보면 종종 조금 늦은 것으로 나타납니다. 또한, 급성장하는 시장에서는 원하는만큼 순환 최고치와 최저치를 찾을 수 없습니다.
다음 그림은 시장이 추세적일 때 확률 론적 지표의 전통적인 설정이 몇 가지주기의 높은 신호와 낮은 신호를 생성 할 수있는 예를 제공합니다.
최적의 입력을위한 타이밍 도구 최적화.
스토캐스틱 오실레이터를 구매 및 판매의 기회를 더 많이주는 사이클 지표로 바꾸는 방법은 지표의 입력을 변경하여 측정 시간을 간단하게 단축하는 것입니다. 차트 작성 소프트웨어의 기본 설정은 다를 수 있습니다. 다음은 권장 설정입니다.
평활화 (평균) : 2.
이러한 변화의 결과는 단순히 지표에서 더 높은 값과 낮은 값을 생성하여 장기적인 모멘텀을 측정하는 대신 시장에서 단기간의 진동을 측정하는 것입니다.
지표의 매개 변수를 단축하면 지표가 과매 수 및 과매 수 수준에 도달하여 잠재적으로 더 많은 매매 신호를 제공하는 사례가 더 많이 발생합니다.

주기.
목차.
소개.
주기 란 정기적으로 반복되는 가격의 높거나 낮음과 같은 이벤트입니다. 사이클은 경제, 자연 및 금융 시장에 존재합니다. 기본적인 경기 순환은 경기 침체, 바닥, 경기 상승, 그리고 정상을 포함합니다. 자연의 사이클에는 사계절과 태양 활동 (11 년)이 포함됩니다. 사이클은 또한 금융 시장의 기술적 분석의 일부입니다. 사이클 이론은 순환 변동이 길거나 짧음에 따라 금융 시장의 가격 변동을 초래한다고 주장합니다.
가격 및 시간주기는 전환점을 예상하는 데 사용됩니다. 로우는 일반적으로 사이클 길이를 정의하고 향후 사이클 최저를 계획하는 데 사용됩니다. 사이클이 실제로 존재한다는 증거가 있음에도 불구하고 사이클은 시간이 지남에 따라 변하고 때때로 사라질 수도 있습니다. 이것이 낙심하는 것처럼 보일 수 있지만 추세도 마찬가지입니다. 실제로 시장이 추세지만, 항상 그런 것은 아니라는 증거가 있습니다. 시장이 거래 범위로 이동하고 가격이 방향을 바꿀 때 추세가 사라지면 추세가 사라집니다. 주기 또한 사라지고 심지어 반전 될 수 있습니다. 사이클 분석이 반응의 최고치 또는 최저치를 정확하게 예상하지는 마십시오. 대신 사이클 분석은 전환점을 예상하기 위해 기술 분석의 다른 측면과 함께 사용해야합니다.
완벽한 사이클.
아래 이미지는 길이가 100 일인 완벽한 사이클을 보여줍니다. 모든 사이클이 잘 정의 된 것은 아닙니다. 이것은 이상적인 사이클의 청사진 일뿐입니다. 첫 번째 피크는 25 일이고 두 번째 피크는 125 일입니다 (125 - 25 = 100). 첫 번째 사이클은 75 일이고 두 번째 사이클은 175 일 (100 일 후)입니다. 사이클은 50, 100 및 150에서 X 축을 가로 지르며, 이는 50 포인트 또는 반 사이클마다 발생합니다.
사이클 특성.
사이클 길이 : 보통 로우는 사이클의 길이를 정의하고 사이클을 미래로 투영하는 데 사용됩니다. 사이클 하이는 사이클 최저 사이 어딘가에서 기대할 수 있습니다.
번역 :주기는 정확한 중간 점이나 예상주기가 낮은 최저점에서 절정에 이르지 않습니다. 가장 자주, 피크는주기의 중점 전후에 발생합니다. 올바른 변환은 황소 시장에서 사이클의 후반 부분에서 가격의 피크 경향입니다. 반대로, 왼쪽 번역은 곰 시장에서 사이클의 앞쪽 절반에서 가격이 최고조에 달하는 경향입니다. 가격은 강세장에서 뾰족 해지고 곰 마켓에서는 빠지기 시작한다.
고조파 : 더 큰주기는 더 작고 같은 주기로 나눌 수 있습니다. 40 주주기는 두 번의 20 주 주기로 나뉩니다. 20 주주기는 두 번의 10 주주기로 나뉩니다. 때로는 더 큰주기가 3 개 이상의 부분으로 나뉠 수 있습니다. 반대의 경우도 마찬가지입니다. 작은 사이클은 더 큰 사이클로 번식 할 수 있습니다. 10 주주기는 더 큰 20 주주기와 더 큰 40 주주기의 일부가 될 수 있습니다.
중첩 : 여러 싸이클이 동시에 저점을 표시 할 때 싸이클 낮음이 강화됩니다. 10 주, 20 주, 40 주 사이클은 모두 동시에 저울에 둥지를 틀고 있습니다.
역전 (Inversions) : 사이클이 낮을 ​​때 사이클 하이가 발생하고 사이클이 낮아야하는 경우가 있습니다. 이것은 높거나 낮은주기를 건너 뛰거나 최소화 할 때 발생할 수 있습니다. 강한 상승 추세에서 사이클 부족은 짧거나 거의 존재하지 않을 수 있습니다. 마찬가지로 시장도 급격히 하락할 수 있으며 급격한 하락 속에서는 높은 사이클을 건너 뛸 수 있습니다. 반전은 더 짧은 사이클에서는 더 두드러지고 더 긴 사이클에서는 덜 공통적입니다. 예를 들어, 40 주주기보다 10 주 주기로 더 많은 전환을 기대할 수 있습니다.
데이터 카테고리.
가격 차트의 데이터 요소는 추세, 순환 또는 무작위의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 경향 데이터 포인트는 지속적인 방향 이동의 일부이며 대개 위 또는 아래입니다. 주기적인 데이터 포인트는 평균에서 반복되는 전환입니다. Diversions은 가격이 평균보다 높거나 낮을 때 발생합니다. 무작위 데이터 포인트는 일반적으로 일중 또는 일 변동성으로 인해 발생하는 잡음입니다.
사이클은 가격 데이터에서 트렌드 및 랜덤 노이즈를 제거하여 찾을 수 있습니다. 무작위 데이터 포인트는 이동 평균으로 데이터를 평활화하여 제거 할 수 있습니다. 추세는 데이터를 역 트랜드하여 격리 할 수 ​​있습니다. 이는 이동 평균 위아래의 움직임에 초점을 맞춤으로써 수행 할 수 있습니다. 또는 Detrended Price Oscillator를 사용할 수도 있습니다 (아래 참조).
사이클을 찾는 단계.
1. 차트를 로그 스케일로 설정하십시오. 이 옵션은 "차트 속성"에서 찾을 수 있습니다.
사이클을 찾을 때, 절대적인 기간 대신에 가격 변화를 백분율로 보는 것이 중요합니다. 산술 척도에서 100에서 200으로의 진보는 300에서 400으로의 진보와 동일하게 보일 것입니다. 두 진보가 모두 100 점이 되더라도 백분율로 매우 다릅니다. 100에서 200으로의 이동은 + 100 %이고, 300에서 400으로의 이동은 + 33.3 %입니다. 로그 스케일에서 100에서 200으로의 이동은 300에서 400으로의 이동보다 훨씬 더 크게 나타납니다. 이는 100에서 200으로 변경되는 비율이 3 배 더 크기 때문입니다. 오랜 기간 동안의 가격 조치와 가격 변동을 적절하게 비교하려면 로그 눈금 차트가 필요합니다.
2. 간단한 이동 평균으로 가격 시리즈를 매끄럽게하십시오. 이것은 무작위 잡음을 제거하고 일반적인 움직임에 초점을 맞추기위한 것입니다. 짧은 5 일 SMA가 종종 적절합니다. 또한 스무딩은 변동성이 높은 반응 최저점을 정의하는 데 도움이됩니다 (예 : 2008 년 10 월 ~ 11 월, 아래 차트 참조).
3. 가능한 최저 사이클에 대한 차트를 시각적으로 분석합니다. 아마도 사이클을 찾는 가장 쉬운 방법 일 것입니다. 같은주기 길이를 갖고 앞으로 그주기가 연장되는 것처럼 보이는 약간의 최저점을 찾으십시오.
4.주기 최저치에 초점을 맞추어 가격 시리즈를 결정하십시오. Detrended Price Oscillator (DPO)를 사용하여 디 트렌드를 수행 할 수 있습니다. 이 지표는 중심 이동 평균, 즉 요인 (N / 2 + 1)만큼 왼쪽으로 이동 한 이동 평균을 기반으로합니다. 20 일간의 DPO는 20 일 이동 평균을 기준으로 왼쪽 (과거)에 11 일 ([20/2 + 1] = 11)] 이동합니다. DPO는 종가보다 이동 평균의 가치를 뺀 값이됩니다. 결과 발진기는이 이동 된 이동 평균 위아래 가격 움직임을 반영합니다. 그런 다음 오실레이터 딥을 사용하여 사이클을 식별 할 수 있습니다. DPO는 마지막 가격보다 먼저 종료됩니다. 이는 이동 평균이 이동되고 DPO가 이동 된 이동 평균과 정렬되기 때문입니다. 주기 길이에 맞게 DPO를 설정하는 것이 좋습니다. 40 일주기 최저를 찾으면 10 일주기 최저 또는 40 일 DPO를 찾을 때 10주기 DPO를 사용하십시오.
아래 차트는 Detrended Price Oscillator 및 Cycle Lines Tool이있는 S & amp; P 500을 보여줍니다. 차트는 로그 스케일로 표시되어 움직임을 백분율로 표시합니다. SPX는 3 일 동안 대체 된 5 일 SMA로 표시됩니다. 이것은 이동 평균 기간의 중간에 음모를 넣습니다. 시각적 분석은 직장에서 3 개월주기가 있음을 시사합니다. 따라서 Detrended Price Oscillator는 의심되는주기를 확인하기 위해 65 일로 설정됩니다. Detrended Price Oscillator는 직장에서 반복되는주기를 확인하기 위해 몇 달마다 음수로 변합니다. 파란색 화살표는 65 일주기의 초기 예상치를 나타냅니다. 그런 다음 Cycle Lines Tool을 적용하여주기와 프로젝트를 미래에 균등하게 분산시킵니다.
달력주기.
그 이름에서 알 수 있듯이 대선주기는 대선 기간의 첫 번째와 두 번째 절반을 기준으로합니다. 이 사이클은 절대 확실하지 않지만 지난 50 년 동안 좋은 결과를 가져 왔습니다. 주식은 일반적으로 상승하는 경향이 있지만 S & amp; P 500 지수는 상반기보다 대통령 기간의 후반기에 더 많이 발생했습니다. 아래 차트는 지난 20 년간 대통령 직무를 수행 한 S & amp; P 500을 보여줍니다. 그것은 레이건의 첫 2 년 (1981-1982)부터 시작하여 오바마의 첫해 (2009 년)로 끝납니다.
Stock Trader의 Almanac 설립자 인 Yale Hirsch는 1986 년에 6 개월주기를 발견했습니다. 이주기는 월스트리트에서 인기가있는 것 중 하나입니다. 낙관적 인 기간은 11 월에서 4 월까지이며 곰 같은 기간은 5 월에서 10 월까지입니다. "5 월에 떠나서 팔아 라"는이주기에서 비롯됩니다. Sy 하딩은 MACD를 추가하여 6 개월 및 대통령 회선을 추가로 확보했습니다. 기본적으로 두주기가 모두 완고 해지고 MACD가 양수가되면 구매하십시오. 두주기 모두 약세이고 MACD가 마이너스로 전환하면 매도. 이것은 성능 향상을 위해주기와 함께 다른 표시기를 사용하는 좋은 예입니다.
결론.
일단 확인되고 이해되면주기가 기술적 분석 도구 상자에 중요한 가치를 추가 할 수 있습니다. 주기는 완벽하지 않습니다. 일부는 놓칠 것이며 일부는 사라질 것이고 어떤 것은 직접적인 타격을 줄 것입니다. 이것이 기술 분석의 다른 측면과 함께 사이클을 사용하는 것이 중요한 이유입니다. 추세는 방향을 설정하고 발진기는 운동량을 정의하고 사이클은 전환점을 예측합니다. 가격 차트에서 지원 또는 저항을 확인하거나 주요 운동량 발진기에서 확인하십시오. 또한 사이클을 결합하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 주식 시장은 10 주, 20 주 및 40 주 주기로 알려져 있습니다. 이주기는 6 개월주기 및 대통령주기와 합쳐져 부가가치를 창출 할 수 있습니다. 여러 싸이클이 한 싸이클에서 둥지를 틀면 신호가 향상됩니다.
SharpCharts와 함께 사용하기.
ChartNotes 주석 도구를 사용하여 Cycle Lines, Cycle Circles 정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 및 Sinewaves를 차트에 추가 할 수 있습니다. 아래에서 순환 선으로 주석이 첨부 된 차트의 예를 찾을 수 있습니다.
사이클 주석을 추가 할 때 처음 두 사이클 최저치를 수직선으로 측정하는 것이 도움이되는 경우가 있습니다. 20 일주기의 경우 첫 번째 낮은 날에 세로선을 배치하고 20 일을 계산 한 다음 두 번째 세로선을 배치합니다. 첫 번째 수직선에서주기 주석을 그리기 시작하고 처음 20 일주기 동안 두 번째 수직선으로 확장합니다. 후속주기도 20 일입니다.
Cycle Lines, Cycle Circles 및 Sinewave 주석을 차트에 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 ChartNotes의 Support Center 기사 & # 039; 선 학습 도구.
아래의 스냅 샷은주기 분석을위한 SharpCharts 설정에서옵니다. 먼저 차트 속성 / 유형에서 가격 플롯을 "보이지 않게"만들 수 있습니다. 둘째, 가격 변동을 백분율 변경으로 보려면 로그 배율 상자를 선택할 수 있습니다. 셋째, 사이클 라인을 미래로 확장하기 위해 차트에 막대를 추가해야하는 경우가 있습니다. 넷째, 대체 된 5 일 SMA가 오버레이로 사용되었습니다. 다섯째, Detrended Price Oscillator는 20 일 후에 설정되며 아래의 표시창에 표시됩니다.

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'골다공증'검색결과 - 전체기사 중 193건의 기사가 검색되었습니다.

한약(생약)제제 지난해 56품목 허가

[한의신문=김대영 기자] 지난해 의약품 허가‧신고 현황의 특징은 △‘새로운 제형’ 형태의 제품개발 증가 △국내 개발 ‘개량신약’ 및 ‘바이오시밀러’ 개발 상승 추세 △ ‘신경계용의약품’의 강세 등으로 나타났다. 식품의약품안전처(처장 이의경)이 지난 28일 발간한 지난해 의약품 허가·신고 현황을 담은 ‘2019년 의약품 허가 보고서’에 따르면 지난해 새로운 제형(71개 품목, 38.8%)의 국내 개발이 두드러졌다. 기존의 ‘캡슐제’를 정제 등 다른 ‘경구용 제제’로 개발하거나 ‘현탁용 분말’을 ‘산제’로 개발한 경우가 많았.

결명자, 탁월한 골다공증 억제 효과 처음 입증

[한의신문=김대영 기자] 한약재로 사용되는 결명자의 주정 추출물이 골다공증 억제에 뛰어난 효과가 있는 것으로 확인돼 주목된다. 한국한의약진흥원(원장 이응세) 한약비임상시험센터(센터장 정용현)에 따르면 결명자의 주정 추출물은 혈중 지질저하, 항산화, 상처치유, 강심, 항기생충, 항궤양 활성 등 다양한 효능이 있는 것으로 보고된 바 있으나 여성 갱년기 및 골다공증에 대한 연구결과는 이번이 처음이다. 한약비임상시험센터 이무진 박사 연구팀은 골다공증 모델을 유도한 후 결명자 주정 추출물을 투여해 골다공증에 미치는 효과.

만성질환관리 위해 ‘공유진찰제’는 어떨까요?

사진=게티이미지뱅크 [한의신문=최성훈 기자] 기존 의료전달체계의 한계를 극복하고 향후 보건의료 니즈를 충족시키기 위해 ‘공유진찰제(Shared Medical Appointments: SMA)’를 도입하자는 제언이 나와 주목된다. 만성질환자가 증가하고 고령사회 진입으로 인해 국가적 의료비용 부담이 커지고 있는 만큼 만성질환을 앓고 있는 환자에게 있어 사전적 예방을 강화하자는 측면에서다. 가톨릭대학교 의료경영대학원 이현주 교수는 한국보건산업진흥원 보건산업 브리프 Vol291에서 ‘의료서비스 전달방식의 혁신을 위한.

[도서리뷰]완경 이후의 삶까지 내다본다면…'안녕, 나의 자궁'

19세기 후반에서 20세기 초반만 해도 미국 여성의 평균 수명은 49세였다. 그런데 여성의 평균 완경은 50세로 알려져 있다. 즉 불과 한 세기 전만 해도 월경 주기를 다 마치지도 못한 채 삶을 마감했다는 뜻이 된다. 지금은 어떨까. 인간 평균 수명 100세 시대. 50세에 완경을 마치고도 그 만큼의 기간을 더 살아야 한다. 한마디로 내가 가진 장부를 아끼고 잘 돌봐서 오래오래 써야 한단 얘기다. 여성운동에 앞장서 온 이유명호 한의사는 여성건강의 바로미터가 되는 ‘자궁’에 정기적으로 사용되는 SMA 지표의 유형 주목했다. 저자는 예방의학이라는 한의학.

갈근 추출물의 갱년기 대사질환 개선 효능 입증

[사진=게티이미지뱅크] [한의신문=김대영 기자] 갈근 추출물의 갱년기 대사질환 개선 효능을 밝힌 연구 결과가 나와 주목된다. 대전대학교 둔산한방병원(병원장 김영일) 여성의학·비만센터의 백선은·유정은 교수 연구팀과 가천대학교(강기성, 김창업 교수)가 공동연구한 이번 연구결과는‘Investigating the Systems-Level Effect of Pueraria lobata for Menopause-Related Metabolic Diseases Using an Ovariect.

의약품 오인 우려 허위·과대 광고 적발

[한의신문=김대영 기자] 식품을 의약품으로 오인할 수 있는 소지가 높게 허위‧과대 광고한 제품이 적발됐다. 식품의약품안전처(처장 이의경, 이하 식약처)는 소비자가 의약품으로 오인할 우려가 있게 허위·과대 광고한 ‘링티’ 제품과 ‘에너지 99.9’ 제품을 적발, 해당 제품을 제조·유통·판매한 업체 6곳을 '식품위생법' 및 '식품 등의 표시·광고에 관한 법률' 위반으로 행정처분한다고 26일 밝혔다. 또한 ‘링티’ 일부 제품은 무표시 원료로 제조되고 ‘에너지 99.9’ 제품은 식품제조가공업체로 등록하지 않은 무등록 업체가 .

유방암 환자의 관절통에 침 치료 효과는?

[편집자 주] 본란에서는 한의약융합연구정보센터(KMCRIC)의 ‘근거중심한의약 데이터베이스’ 논문 중 주목할 만한 임상논문을 소개한다. 윤성우교수 경희대학교 한의과대학 임상종양학교실 ◇ KMCRIC 제목 유방암 환자들의 아로마타제 저해제(Aromatase inhibitor)로 인한 관절통에 침 치료의 효과는? ◇서지사항 Chen L, Lin CC, Huang TW, Kuan YC, Huang YH, Chen HC, Kao CY, Su CM, T.

통합의학박람회, 병원대학 중심 통합의학관 인기

[한의신문=최성훈 기자] 치유와 힐링의 장으로 치러지는 대한민국통합의학박람회가 개막 2일째를 맞은 8일 병원대학 중심으로 운영되는 통합의학관이 인기몰이를 하며 방문객 발길이 이어지고 있다. 박람회장 주무대 옆에 위치한 통합의학관은 병원·대학을 중심으로 현대의학, 한의학, 대체보완의학 진료 및 상담실을 운영하고 있다. 고려대안암병원은 멀리 서울에서 처음 박람회에 참가했다. 여성암 시술 후 회복기 집중 관리와 중년 여성 갱년기 상담이 필요한 관람객을 대상으로 진료와 상담을 해주고 있다. 부인종양클리닉, 불임클리닉.

2018년 한의약 건강증진사업 사례14

우울감 14.8% 감소, 삶의 질 13.1% 증가, 증상 인지율 29.7% 증가 p.p1 span.s1 충남 홍성군보건소, 방 탈출! 한방도전! 갱년기여 가라~! 충청남도 홍성군은 45~64세 중년 여성 비율이 전체인구 대비 15.1%를 차지하고 있는 가운데 여성 고혈압 .

오미자, 근육·뼈 노화 개선 효과 '확인'

농촌진흥청(청장 김경규·이하 농진청)은 오미자가 근골격계 퇴화, 치아 소실 등 노화 개선에 효과가 있다는 것을 전북대학교 치과대학과 공동 연구를 통해 확인했다. 오미자는 심장을 강하게 하며, 혈압은 낮추고 면역력은 높이고, 기침과 가래를 멎게 하는 효능도 있다. 농진청은 기존의 단편적 효능과 달리 오미자의 주요 성분인 '고미신A'와 '시잔드린C'에 주목하고, 노화에 관해 연구했다. 이를 위해 우선 골다공증이 있는 실험용 쥐에게 고미신A와 시잔드린C 추출물을 8주간 매일 10mg/kg씩 투여한 결과 근육 성장을 예측하는 분자 발현.


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