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최근 금융투자 분야에서는 기존의 금융공학을 활용한 투자를 넘어선 인공지능, 빅 데이타 분석을 활용한 투자연구가 활발히 진행되고 있다, 그러나, 인공지능을 활용한 주식투자 최적화 모델 구축 사례와 실제 투자성과가 알려진 사례는 거의 없다. 따라서, 본 연구의 목적은 인공지능 기반 정량적 리서치 중심의 주식 투자 최적화 모델 구축 사례를 통해 투자정보 분석, 종목선정, 포트폴리오 구성 등의 프로세스 개선방안과 성과 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 국내 기관투자자의 액티브 퀀트 주식형 자금을 가장 큰 규모로 위탁 운용하는 D자산운용사의 인공지능 기반 주식투자 최적화 모델 구축 및 활용 사례를 연구 하였다. 따라서, 본 연구에서는 인공지능 모델을 활용하여 기업의 재무 및 수급 빅 데이타 분석과, 주가에 영향 주는 투자 팩터 선정 및 가중치 도출 방법과 유전자 알고리즘 기반 포트폴리오 최적화 모델을 활용한 투자성과를 전통적 투자 방식과 비교 분석하였다. 본 연구의 시사점은 인공지능 기법을 활용해 팩터 선정과 가중치 결정 등 주식 투자 프로세스를 기계학습을 통해 자동화 하고, 주식투자 최적화 모델의 실제 성과를 탐색하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 자산운용 업계에서 저비용, 고효율 투자 프로세스 구축을 통해 지속적이고 안정적인 초과성과를 달성하며 투자 운용에 활용 가능할 것이라는 점에 있다.

목차

Abstract
 1. 서론
 2. 개념적 배경 및 문헌연구
  2.1 인공지능
  2.2 유전자 알고리즘 포트폴리오 최적화
  2.3 관련 선행연구
 3. 연구 방법론
  3.1 사례 연구 방법론
  3.2 사례 수집 및 분석방법
 4. 최적화 모델 구축 : D 운용사 사례
  4.1 구축 배경
  4.2 구축 추진 경과
  4.3 구축 대상 구현 내용
  4.4 구축 성과
 5. 토의 및 시사점
  5.1 분석 결과 토의 및 제안
  5.2 시사점
  5.3 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 김홍곤 [ 연세대학교 투자정보공학 박사과정, DGB자산운용 ]

참고문헌

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• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2025

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658