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자료유형
학술저널
저자정보
김은총 (크래프트 테크놀로지스) 이동원 (연세대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
173 - 186 (14page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.1.173

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본 연구는 구글 트렌드를 이용하여 자산 배분 전략에 적용하는 것에 그 목적이 있다. 이는 시장 참여자들이 시장 침체 시기에 투자 의사결정을 위한 정보 검색이 선행된다는 점을 이용하는 것이다. 먼저 주식과 채권의 선행성을 갖는 단어 지수를 선정하고, 그 이후 각 단어의 구글 트렌드를 이용한 투자 전략을 구성한다. 마지막으로 구성된 각 투자전략의 비중을 리밸런싱 시점마다 최적화하여 투자한다. 이를 통해 구글 트렌드를 이용한 전략이 전통적인 60/40 포트폴리오의 성과에 비해 안정적인 수익을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 각 단어들을 이용한 전략을 Genetic Algorithm을 이용하여 각 전략의 시중을 최적화하는 전략이, 각 단어를 이용한 개별 전략과 각 전략을 동일한 비중으로 투자하는 전략에 비해 성과가 개선됨을 확인하였다.
#구글 트렌드 지수 #유전자 알고리즘 #자산배분 #포트폴리오 투자전략 #60/40포트폴리오 #Asset allocation #genetic algorithm #Google trends index #portfolio investment strategy #60/40 portfolio

목차

요약
1. 서론
2. 연구배경
3. 연구방법
4. 실증분석
5. 결론 및 제언
References
Abstract

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
Aranba, C. / 2009 / The mimetic tree-based genetic algorithm and its application to portfolio optimization / Memetic Computing 1:139~151 google schola Asness, C. S. / 1996 / Why not 100% equities / The Journal of Portfolio Management 22:29~34 google schola Asness, C. S. / 2012 / Leverage aversion and risk parity / Financial Analysts Journal 68:47~59 google schola Bordino, I. / 2012 / Web search queries can predict stock market volumes / PloS One 7:e40014 google schola Chaves, D. / 2011 / Risk parity portfolio vs. other asset allocation heuristic portfolios / Journal of Portfolio Management 20:108~118 google schola

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