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웹검색트래픽 정보를 활용한 투자모형 개발: KOSPI지수를 중심으로
김범수 ( Beom Su Kim ),최유지 ( You Ji Choi ),박도형 ( Do Hyung Park ) (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 2015 Entrue Journal of Information Technology Vol.14 No.3
빅데이터 관련 기술은 기존의 투자모형 연구가 고려하지 못했던 유용한 정보들을 제공하고 있다. 대표적으로 트위터(Twitter)를 이용한 SNS 데이터나 인터넷 뉴스 기사 분석을 통한 주가예측 연구 등이 있다. 이들 연구는 가격이나 재무정보 등에 한정되어 있던 투자연구에서 벗어나 비정형적인 정보를 이용한다는 특징이 있다. 본 연구에서는 이러한 빅데이터 중에서도 그 동안 제대로 조명되지 않았던 웹검색트래픽(Web Search Traffic)을 이용하여 투자모형을 수립해 보고자 하였다. 가설 검증 결과, 웹검색트래픽과 거래량 간에는 유의한 양의 상관관계를 나타내었으며 주가의 변동치와는 유의한 음의 상관관계를 나타내었다. 또한 검증 결과를 기반으로 몇 가지 투자전략을 모의거래(Simulation)해 본 결과 웹검색트래픽의 변동에 대해 한 주의 시차를 두고 투자한 전략이 벤치마크 전략보다 우수하였음을 알게 되었다. The evolution of big data analysis technology provides us with useful information which couldn’t obtain based on traditional in-vestment model. Recent studies focusing on SNS data (e.g. Twitter), news data, or community postings showed the usefulness of this approach for financial investment decision-making. They are differentiated from traditional studies on financial investment in terms of the utilization of unstructured data to show investors’ behavior such as mental states, market reaction, or attention. This study proposes the investment model based on Web Search Traffic which has rarely been used for investment model until now. The infor-mation of Web Search Traffic is able to play a role to show the investor’s attention on stock market, which can be a proxy measure for the attention or focus. Firstly, this study suggests and tests the four hypotheses on the relationship between KOSPI index and Web Search Traffic using ARIMA analysis with independent variables. It revealed the statistically significant relationship between Web Search Traffic and the volume, value and range of KOSPI index. Finally, we develop the several investment strategies using Web Search Traffic and validated the excellence in terms of the rate of return, compared with benchmark strategies.
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