Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 박찬형 | - |
dc.creator | 박찬형 | - |
dc.date.accessioned | 2016-08-25T06:08:41Z | - |
dc.date.available | 2016-08-25T06:08:41Z | - |
dc.date.issued | 2003 | - |
dc.identifier.other | OAK-000000028836 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/181715 | - |
dc.identifier.uri | http://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000028836 | - |
dc.description.abstract | We provides approaches to technical analysis of stock prices using tools devel- oped for this paper. This tools are divided three functions largely, computing profits with stock prices of past 10 years based on the double crossover method, which can generate trade(buy and sell) signals, presenting the trend of past data by performing linear regression, and predicting stock price using Least- square Extrapolation. We consider suitable cases trying several experiments.;이 논문에서는 주가의 기술적 분석을 위해 개발한 Tool을 이용하여 여러가지 계산을 시도해본다. 이 논문에서 사용된 Tool은 크게 세 가지 기능을 제공한다. 첫 번째는 Double Crossover Method를 이용하여 10년 동안 의 KOSPI를 가지고 수익률을 계산하는 것이고, 두 번째는 Linear Regression을 수행하여 과거 데이터들의 상관관계를 보여줌으로서 추세를 알아보는 것, 마지막으로 Least-squares Extrapolation을 이용하여 주가를 예측해 보는 것이다. 이 논문에서는 여러 가지 시도를 통하여 적절한 방법을 연구해본다. | - |
dc.description.tableofcontents | Contents = ⅰ Chapter 1 Introduction = 2 Chapter 2 Mathematical Preliminaries = 4 2.1 Moving Average = 4 2.1.1 The Use of Moving Averages to Generate Signals = 5 2.1.2 Some Pros and Cons of the Moving Average = 6 2.2 Linear Regression = 7 2.2.1 Simple Linear Regression Model = 7 2.2.2 Least-squares Estimation of β_(0) and β_(1) = 8 2.3 Least square Extrapolation = 10 Chapter 3 Computational Results = 13 3.1 Computation of profits based on double crossover method = 13 3.2 Correlation of the trend = 18 3.3 Prediction of stock price using Least-square Extrapolation = 20 Chapter 4 Conclusions = 26 | - |
dc.format | application/pdf | - |
dc.format.extent | 1274321 bytes | - |
dc.language | eng | - |
dc.publisher | 이화여자대학교 대학원 | - |
dc.subject | Computational tools | - |
dc.subject | price analysis | - |
dc.subject | Duble Crossover Method | - |
dc.subject | KOSPI | - |
dc.title | Computational tools for stock price analysis | - |
dc.type | Master's Thesis | - |
dc.format.page | ii, 28 p. | - |
dc.identifier.thesisdegree | Master | - |
dc.identifier.major | 대학원 수학과 | - |
dc.date.awarded | 2003. 8 | - |