[논문 리뷰] Implementation of a Type-2 Fuzzy Logic Based Prediction System for the Nigerian Stock Exchange

Isobo Nelson Davies, Donald Ene외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 02. 04.

Stock Market Forecasting Methods인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 나이지리아 주식거래소의 시장 변동성과 거래 결정의 불확실성 문제를 해결하기 위해 타입-2 퍼지 논리 기반 예측 시스템을 제안한다. 네 가지 기술적 지표인 MACD, 슈티스틱 오실레이터, RSI, 윌리엄 평균을 삼각형 및 가우시안 소속도 함수를 통해 퍼지화한 후, Mamdani 추론 규칙을 적용하여 매수/매도/보유 신호를 생성하며, 10개의 상장 기업에 대한 52개 기간의 데이터에서 신뢰할 수 있는 예측을 달성한다.

ABSTRACT

Stock Market can be easily seen as one of the most attractive places for investors, but it is also very complex in terms of making trading decisions. Predicting the market is a risky venture because of the uncertainties and nonlinear nature of the market. Deciding on the right time to trade is key to every successful trader as it can lead to either a huge gain of money or totally a loss in investment that will be recorded as a careless trade. The aim of this research is to develop a prediction system for stock market using Fuzzy Logic Type2 which will handle these uncertainties and complexities of human behaviour in general when it comes to buy, hold or sell decision making in stock trading. The proposed system was developed using VB.NET programming language as frontend and Microsoft SQL Server as backend. A total of four different technical indicators were selected for this research. The selected indicators are the Relative Strength Index, William Average, Moving Average Convergence and Divergence, and Stochastic Oscillator. These indicators serve as input variable to the Fuzzy System. The MACD and SO are deployed as primary indicators, while the RSI and WA are used as secondary indicators. Fibonacci retracement ratio was adopted for the secondary indicators to determine their support and resistance level in terms of making trading decisions. The input variables to the Fuzzy System is fuzzified to Low, Medium, and High using the Triangular and Gaussian Membership Function. The Mamdani Type Fuzzy Inference rules were used for combining the trading rules for each input variable to the fuzzy system. The developed system was tested using sample data collected from ten different companies listed on the Nigerian Stock Exchange for a total of fifty two periods. The dataset collected are Opening, High, Low, and Closing prices of each security.

연구 동기 및 목표

• 나이지리아적 맥락에서 주식시장 행동의 본질적 불확실성과 비선형성을 다룰 수 있는 견고한 예측 시스템을 개발하는 것.
• 다양한 기술적 지표를 통합하여 향상된 거래 신호 생성을 위한 통합된 퍼지 추론 프레임워크를 구현하는 것.
• 시장 변동성 하에서 매수, 보유, 매도 선택에 대한 인간의 의사결정 복잡성을 모델링하기 위해 타입-2 퍼지 논리를 적용하는 것.
• 10개의 나이지리아 상장 기업이 포함된 52개 거래 기간 동안의 실제 역사적 데이터를 사용하여 시스템 성능을 평가하는 것.
• 변동성이 높은 신 emerging 시장에서 퍼지 논리의 적용 가능성과 정확성을 입증하는 것.

제안 방법

• 시스템은 프로그래밍 언어(기재되지 않음)로 구축된 프론트엔드와 Microsoft SQL Server를 백엔드로 사용하여 데이터 관리를 수행한다.
• 네 가지 기술적 지표인 MACD, 슈티스틱 오실레이터(주요), RSI, 윌리엄 평균(보조)이 입력 변수로 선택된다.
• 보조 지표에 대해 피보나치 재진입 비율을 적용하여 거래 결정을 위한 지지 및 저항 수준을 정의한다.
• 삼각형 및 가우시안 소속도 함수를 사용하여 입력 변수를 세 가지 언어적 용어인 '낮음', '중간', '높음'으로 퍼지화한다.
• 입력 신호를 통합하고 최종 거래 결정을 생성하기 위해 Mamdani 유형의 퍼지 추론 규칙를 적용한다.
• 시스템은 10개의 나이지리아 상장 기업이 포함된 52개 기간 동안의 역사적 OHLC(시가, 고가, 저가, 종가) 가격 데이터를 기반으로 학습 및 테스트된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 타입-2 퍼지 논리 시스템은 나이지리아 주식거래소의 주가 예측에서 불확실성을 효과적으로 모델링할 수 있는가?
• RQ2 통합된 기술적 지표는 퍼지 추론 프레임워크 내에서 매수/매도/보유 신호의 정확도를 어떻게 향상시키는가?
• RQ3 피보나치 수준을 적용한 보조 지표의 사용이 의사결정의 강건성에 어느 정도 기여하는가?
• RQ4 시장 변동성 하에서 Mamdani 추론 메커니즘이 거래 신호 분류에 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ5 실제 세계의 신 emerging 시장 주식에 대한 데이터를 평가했을 때 시스템의 예측 성능은 어떠한가?

주요 결과

• 타입-2 퍼지 논리 시스템은 나이지리아 주식시장의 불확실성과 비선형성을 효과적으로 다루며 의사결정의 신뢰성을 향상시켰다.
• MACD와 슈티스틱 오실레이터를 주요 지표로 통합함으로써 신호 정확도가 크게 향상되었다.
• RSI와 윌리엄 평균에 피보나치 재진입 비율을 적용함으로써 주요 지지 및 저항 수준의 식별 능력이 향상되었다.
• 삼각형 및 가우시안 소속도 함수를 사용한 퍼지화 과정이 시장 데이터의 언어적 불확실성을 효과적으로 포착하였다.
• 시스템은 10개의 상장 나이지리아 기업에 대한 52개 기간의 역사적 데이터에서 일관된 성능을 보였다.
• 본 연구는 변동성이 높은 시장에서 타입-2 퍼지 논리를 주가 예측에 적용하는 것이 가능하고 정확하다는 점을 확인하였다.