구문적 패턴이 결합된 정량적 연관 규칙 탐사 시스템을 이용한 시계열 분석 = Time series analysis using syntactic pattern based quantitative association rule
저자
발행사항
서울 : 弘益大學校 大學院, 2002
학위논문사항
학위논문(석사)-- 弘益大學校 大學院: 情報産業工學科 2002. 8
발행연도
2002
작성언어
한국어
주제어
KDC
003.2 판사항(4)
DDC
005.74 판사항(20)
발행국(도시)
서울
형태사항
iii, 49p. : 삽도,도표 ; 27 cm .
일반주기명
참고문헌(45-47장) 수록
소장기관
Agrawal et al.에 의해 최초로 제안된 연관규칙 탐사 기법은 대용량 DB에서 연관성이 있는 항목들을 찾아내는 기법으로 일반적으로 정성적인 항목들이 얼마나 자주 동시에 발생하는 가를 파악하는 기법이다. 이 기법에 시간 개념을 도입하여 시계열 분석에 응용한 것이 순차 패턴 탐사 기법과 N-Dimensional Inter Transaction 연관 규칙 탐사 기법이다. 또한 원래 정성적인 데이터들 사이의 연관성을 탐사하도록 만들어진 기법을 정량적인 데이터에 적용하기 위해 정량적 연관규칙 탐사 기법이 소개되었다.
주가 등과 같이 복잡한 시계열이 가지는 정량적 모형만을 이용하여 예측하는 데에는 한계가 있으며 대용량 DB상에서 통계적인 모형을 수립하기 곤란하다. 이에 대한 다른 접근 방법이 시계열 차트의 기술적 분석(Technical Analysis)이다. 기술적 분석은 차트 상에 나타난 패턴을 인식하고 인식된 패턴이 시계열에 미치는 영향을 분석하여 주가를 예측하는 방법을 사용한다. 이를 위한 기본 가정으로 시계열 상에서 어떠한 특정 패턴이 나타나는 것은 또 다른 특정 패턴들 사이의 선후관계에 의하여 발생한다는 것이다.
본 연구에서는 기존의 연관 규칙을 이용한 주가 분석에 이러한 기술적 분석 방법을 도입함으로써 시계열 차트 상에서 자주 발생하는 패턴의 인식과 그 패턴이 시간의 변화에 따라 시계열 차트에 미치는 영향의 연관 규칙을 탐사하였다. 특히 주가의 일간 변동과 같은 단기적 변동은 Noise에 가깝기 때문에 이를 제거하고, 주가의 장기적인 변화 추이를 예측하는데 주안점을 둔다. 이를 위하여 본 연구에서는 시계열 상에서 발생하는 패턴을 표현하기 위하여 구문적 패턴(Syntactic Pattern)을 사용하였으며 시계열 자체의 형태와 기울기 등과 같이 정성적이지 않으면서, 문장의 형태로 파악 또는 표현하기 곤란한 패턴들은 유사도에 의하여 인식한 후 이를 다시 구문적으로 표현하였다. 또한 패턴들 사이의 선후 관계에 따른 연관규칙의 탐사는 표현된 구문적 패턴들 사이의 Inter Transaction 연관 규칙을 탐사함으로써 패턴 발생에 따르는 의미 있는 주가 변동의 예측을 가능하게 하였다.
Association Rule, suggested by Agrawal at all, is a method to find items occurs together on large scale Data Base, Usually, application of association rule is focused to qualitative item. An application of association rule on the problem that need to concern the time-dimension is the Sequential Pattern, and N-Dimensional Inter Transaction Association Rule.
Analysis of large sized and complicated time series, such as stock price, using statistical models is limited. Therefore, the technical analysis is useful to this kind of problem, Using technical analysis, we can find typical patterns and analyze its effects to original time series, and predict future price. An assumption, The price must have some relationship with the symptomatic patterns that have occurred in the charts a step ahead of time, t be need on the technical analysis.
In this work, we proposed adapting technical analysis to N-dimensional association rule to find patterns effects the occurrence of other patterns. We used syntactic pattern to express pattern, and similarity based pattern recognition to recognize the quantitative, and the pattern that its shape is important, Also, we can find the time of each pattern occurred, by using N-Dimensional Inter Transaction Association Rule.
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