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비대칭적 변동성 특성을 반영한 GMM-HMM 기반 암호화폐 선물 국면 전환 모델링
Regime Switching Modeling in Crypto Futures via GMM-HMM with Asymmetric Volatility
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2026 경영정보관련 학회 춘계통합학술대회 (2026.06)바로가기
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- 페이지
- pp.384-384
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A487410
원문정보
초록
- 한국어
- 본 연구는 암호화폐 선물시장의 동적 상태 변화(Dynamic Regime Switching)를 정량화하기 위해 GMM-HMM 기반의 비지도 학습 프레임워크를 제안한다. Binance 544개 종목의 시계열 데이터를 지수화하여 연산 복잡도를 최소화하고, 변동성 등 변수 간의 비선형적 상관관계를 모델의 관측치로 정의한다. 특히 하락장에서 GMM(Gaussian Mixture Model)와 HMM(Hidden Markov Model)를 활용하여 국면 간 전환 징후를 포착한다. 본 연구는 최소한의 연산 자원으로 시장의 급격한 국면 변화를 선제적으로 포착할 수 있는 공학적 방법론을 제시한다.
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2026
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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