트레이딩을 위한 소셜 빅데이터 분석 모델

소셜빅데이터 분석을 이용한 트레이딩에 관한 연구는 사회를 구성하는 구성원들의 집단감성이 주 가에 영향을 미친다는 가정에서 출발하였다. 최근 소셜데이터가 빅데이터라 불리울 만큼 급증함에 따 라 실시간으로 변화하는 사회구성원의 감성흐름을 알 수 있게 되었다. 자연언어처리를 이용하여 소셜 빅데이터로부터 감성을 추출하고 통계분석을 통하여 추출된 감성의 흐름과 관련이 깊은 주식을 발굴 하였다. 발굴된 종목들에 기반한 포트폴리오는 월별로 기계학습 및 평균회귀전략을 기반으로 주가예 측을 시도하며 자산배분 모형은 Black-Litterman모형을 이용하였다. 위와 같은 모델을 기반으로 2011 년 1월부터 2014년 10월까지 시뮬레이션을 실시한 결과 코스피 수익률 대비 약 20%를 초과하는 결과 를 보였다. 또한 2015년 1월부터 2015년 8월까지 실전투자 결과에서도 코스피 수익률 대비 12%를 초 과하는 실적을 보이고 있다. 이번 연구를 통하여, 인공지능 기반의 빅데이터분석을 이용한 로보트레 이딩이 실제 시장지표 대비 높은 수익률을 보일 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.