(논문요약) 구글 트렌드를 활용한 자산배분 전략에 관한 연구논문 요약과 향후 연구방향 논의

소개글

머신러닝, 데이터마이닝 등 빅데이터 처리 관련한 방법으로 처리한 논문을 선정하고 요약 후, 향후 연구방향을 논의하는 논문 요약 보고서

목차

1. 논문정보

2. 논문선정 이유

3. 핵심내용 요약
1) 연구방법
2) 1단계: 데이터 수집과 전처리 단계
3) 2단계: 구글 트렌드 지수가 주식 수익률을 선행할 수 있는지 확인 (교차 상관분석)
4) 3단계: 선택된 단어의 구글 트렌드를 이용한 전략을 수행
5) 4단계: 각 전략의 조합을 유전 알고리즘을 이용하여 조합을 최적화

4. 연구의 한계

5. 향후 연구방향

본문내용

2. 논문선정 이유
- 선정한 논문은 투자 침체 시기에 투자자들의 투자 의사결정을 위한 정보 검색이 선행되는 것을 이용하여 자산 배분 전략에 적용하는 것으로 연구의 순서를 요약하면 1) 구글 트렌드를 이용한 주식과 채권의 선행성을 갖는 단어 지수 선정 2) 각 단어들의 구글 트렌드를 이용한 투자 전략을 구상 3) 각 투자전략의 비중을 리밸런싱 시점 마다 유전 알고리즘을 이용하여 최적화하여 투자하는 방식으로 진행됨

- 본 연구에서 수행된 연구 프로세스 및 관련 방법은 유통 및 물류 등 분야의 연구를 수행함에 있어, 다양한 응용 적용이 가능할 것으로 판단하여 해당 논문을 선정함

- 예를 들어, 유통의 경우 소비자의 특성군별로 시계열로 구성된 다량의 검색 데이터가 존재할 경우에 검색 키워드별 상관관계를 갖는 제품군을 선정하고, 선정된 제품의 매출 증대 또는 재고관리 전략을 최적화 하기 위한 목적함수를 충족하는 다양한 방법을 구성하는 등의 응용연구가 가능할 것으로 보임

3. 핵심내용 요약
1) 연구방법

참고 자료

김은총, 이동원, 구글 트렌드를 활용한 자산배분 전략에 관한 연구, 한국데이터정보과학회지, 2020, 31(1), 173-186
Tsallis, C. and Stariolo, D. A (1996). Generalized simulated annealing. Physica A, 233, 395-406.
Clec, M. and Kennedy, J. (2002). The particle swarm explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6, 58-73.
Stron, R. and Price, K. (1997). Differential evolution-Asimple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. Journal of Global Optimization, 11, 341-359.