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NEWFM과 기술지표를 이용한 S&P 500 지수 예측 -
분야 공학 > 전자계산
저자 이상홍 신동근 임준식
발행기관 한국인터넷정보학회
간행물정보 한국인터넷정보학회 학술발표대회 논문집 2009년, 한국인터넷정보학회 2009 제19차 임시총회 및 춘계학술발표대회, 229page~233page(총5page)
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목차
부제 : Forecasting the S&P 500 Index Using NEWFM and the Technical Indicators
요약
1. 서론
2. 전처리 과정(Preproessing)
3. 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Function, NEWFM)
4. 실험 결과(Experimental Results)
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
 
 
국문초록
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)과 주식예측에 사용되고 있는 기술지표를 이용하여 S&P 500 지수 예측을 위한 퍼지규칙을 추출하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM에서 사용할 특징입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 주식 예측에서 가장 많이 사용하는 RSI(Relative Strength Index), CCI(Commodity Channel Index)를 사용하여 파생 데이터를 생성하였고 CPPt(Current Price Position at time t)라는 새로운 기술지표를 사용하여 파생 데이터를 생성하였다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 생성된 파생 데이터를 NEWFM의 특징입력으로 사용하여 S&P 500 지수를 예측하였다. 이들 13개의 파생 데이터를 특징입력으로 1983년부터 1993년까지의 실험군을 사용하여 54.28%의 정확도를 나타내었다.
 
 
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