2023 NH 투자증권 빅데이터 경진대회, “블룸버그, 나스닥과 함께 세계속으로!”

아이디어 | 정형 | 언어 | 해외주식 분석 | 금융 | 정성평가

상금 : 5,000만 원
1,134명 마감

연습

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제출

Deep Learning과 Clustering을 이용한 미국 시장 데이터 기반 최적 한국 시장 포트폴리오구성

옹수수수영차

공동작성자

2023.10.15 21:16 1,383 조회 language

1. 분석 목적 및 목표

분석 목적: 미국 주식 시장의 움직임이 한국 주식 시장에 선행하는 특성을 활용하여, 미국 주식 시장의 군집화 결과를 기반으로 딥러닝을 이용하여 최적의 한국 주식 포트폴리오를 구축
분석 목표:
- 미국과 한국의 시장 지수 간의 선후행 관계 확인
- 미국 주식 시장 내에서의 군집화 진행
- 미국 주식 시장의 군집화 결과를 바탕으로 한국 주식의 군집 할당 및 퍼포먼스 확인
- 한국 주식 시장 최적 포트폴리오 구축

2. 분석 방법론
- 시장 간 시차 분석: time-shifted correlation을 사용하여 미국과 한국의 시장 지수를 기반으로 선후행 관계를 확인함.
- Clustering: k-means clustering 알고리즘을 사용하여 클러스터링함. 최적의 군집 수를 찾기 위해 silhouette score를 사용.
- 군집 할당: 미국 주식 데이터의 클러스터링 결과를 바탕으로 한국 주식 데이터를 할당함.

https://drive.google.com/file/d/1rjyfMNRVIHnRIT1YWileY3blRZJhe0RE/view?usp=sharing