박상진 교수 연구실
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금융 자산 간 정보흐름과 자본흐름 네트워크 분석 기반 위험 전이 및 트레이딩 연구
Financial Information Flow and Capital Flow Network Analysis for Risk Contagion and Trading
연구 내용
비트코인 등 금융자산 간 정보흐름과 자본흐름 네트워크를 분석하고, 이를 트레이딩 전략과 위험 전이 모델로 연결하는 연구
본 분야는 자산 간 상호작용을 단순 상관이 아닌 정보흐름 관점으로 모델링합니다. 비트코인과 다른 금융자산 간의 정보 전달 구조를 분석하고, 다국가 자본흐름 데이터를 네트워크로 구성해 주요 노드와 인접 국가의 성장 연관성을 규명합니다. 동시에 시장 혼잡도(turbulence) 지식을 반영한 AdaBoost-LSTM 결합 모델로 암호화폐 트레이딩 전략을 설계하여, 변동성과 위험 전이 신호를 거래 의사결정으로 구현하는 차별성을 갖습니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기에는 비트코인과 금융자산 간 정보흐름을 실증적으로 파악하는 연구를 수행했습니다. 이후 국가 간 자본흐름을 네트워크로 해석하여 주요 노드의 영향력과 위기 시 전염 경로를 분석하는 방향으로 확장되었습니다. 최근에는 자산 간 구조적 신호를 트레이딩에 직접 연결하기 위해, 시장 혼잡도 지식을 포함한 통합 AdaBoost-LSTM 전략 모델을 구축하며 예측-의사결정 연동을 강화하는 흐름으로 진행했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
- 정보흐름 기반 포트폴리오 조합
- 네트워크 중심성 기반 위험지도
- 위기 전염 탐지 알고리즘
- 자본흐름 주요 노드 감시체계
- 암호화폐 쌍매매 전략
- 시장 혼잡도 기반 포지션 조정
- 거시-금융 연계 리스크 분석
- 데이터 기반 거래 규칙 생성
- 전이효과 설명 모듈
- 대체자산 상호연관성 분석