DIGITAL LIBRARY ARCHIVE
HOME > DIGITAL LIBRARY ARCHIVE
< Previous   List   Next >  
Development of an Intelligent Trading System Using Support Vector Machines and Genetic Algorithms
Full-text Download
Sun-Woong Kim (The Graduate School of Business IT, Kookmin University)
Hyunchul Ahn (School of Management Information Systems, Kookmin University)
Vol. 16, No. 1, Page: 71 ~ 92
Keywords
Intelligent Trading Systems, Support Vector Machines, Genetic Algorithms, KOSPI200
Abstract
As the use of trading systems increases recently, many researchers are interested in developing intelligent trading systems using artificial intelligence techniques. However, most prior studies on trading systems have common limitations. First, they just adopted several technical indicators based on stock indices as independent variables although there are a variety of variables that can be used as independent variables for predicting the market. In addition, most of them focus on developing a model that predicts the direction of the stock market indices rather than one that can generate trading signals for maximizing returns. Thus, in this study, we propose a novel intelligent trading system that mitigates these limitations. It is designed to use both the technical indicators and the other non-price variables on the market. Also, it adopts 'two-threshold mechanism' so that it can transform the outcome of the stock market prediction model based on support vector machines to the trading decision signals like buy, sell or hold. To validate the usefulness of the proposed system, we applied it to the real world data-the KOSPI200 index from May 2004 to December 2009. As a result, we found that the proposed system outperformed other comparative models from the perspective of 'rate of return'.
Show/Hide Detailed Information in Korean
Support Vector Machines와 유전자 알고리즘을 이용한 지능형 트레이딩 시스템 개발
김선웅 (국민대학교 BIT전문대학원)
안현철 (국민대학교 경영대학 경영정보학부)
Abstract
최근 트레이딩 시스템에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능을 이용한 지능형 트레이딩 시스템의 개발과 관련한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 현재까지 소개된 트레이딩 시스템 관련 연구들은 트레이딩에 적용될 수 있는 다양한 변수들이 실무에서 활용되고 있음에도 불구하고, 주가지수에서 파생된 기술적 지표에만 과도하게 의존하는 경향이 있었다. 또한, 실제 수익창출에 초점이 맞추어진 트레이딩 시스템의 모형보다는 주가 혹은 주가지수의 등락에 대한 정확한 예측에 초점을 맞춰 모형을 개발하려고 하는 한계도 존재했다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 주로 활용되어 온 기술적 지표 외에 현업에서 유용하게 활용되는 다양한 비가격 변수들을 시스템에 반영함으로서 예측 성과의 개선을 도모하는 동시에, Support Vector Machines 기반의 등락예측모형의 결과를 트레이딩 시스템의 매수, 매도, 혹은 유지의 신호로 해석할 수 있도록 설계된 새로운 형태의 지능형 트레이딩 시스템을 제안한다. 제안시스템의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2004년 5월부터 2009년 12월까지의 KOSPI200 주가지수에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안시스템이 수익률 관점에서 다른 비교모형들에 비해 더 우수한 성과를 도출함을 확인할 수 있었다.
Cite this article
JIIS Style
Kim, S.-W., and H. Ahn, " Development of an Intelligent Trading System Using Support Vector Machines and Genetic Algorithms", Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 16, No. 1 (2010), 71~92.

IEEE Style
Sun-Woong Kim, and Hyunchul Ahn, " Development of an Intelligent Trading System Using Support Vector Machines and Genetic Algorithms", Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 16, no. 1, pp. 71~92, 2010.

ACM Style
Kim, S.-W., and Ahn, H., 2010. Development of an Intelligent Trading System Using Support Vector Machines and Genetic Algorithms. Journal of Intelligence and Information Systems. 16, 1, 71--92.
Export Formats : BiBTeX, EndNote
Advanced Search
Date Range

to
Search
@article{Kim:JIIS:2010:397,
author = {Kim, Sun-Woong and Ahn, Hyunchul},
title = { Development of an Intelligent Trading System Using Support Vector Machines and Genetic Algorithms},
journal = {Journal of Intelligence and Information Systems},
issue_date = {March 2010},
volume = {16},
number = {1},
month = Mar,
year = {2010},
issn = {2288-4866},
pages = {71--92},
url = {},
doi = {},
publisher = {Korea Intelligent Information System Society},
address = {Seoul, Republic of Korea},
keywords = { Intelligent Trading Systems, Support Vector Machines, Genetic Algorithms and KOSPI200 },
}
%0 Journal Article
%1 397
%A Sun-Woong Kim
%A Hyunchul Ahn
%T Development of an Intelligent Trading System Using Support Vector Machines and Genetic Algorithms
%J Journal of Intelligence and Information Systems
%@ 2288-4866
%V 16
%N 1
%P 71-92
%D 2010
%R
%I Korea Intelligent Information System Society