복잡해진 금융시장에 대응하기 위해 매매시점을 정교하게 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 기술적 지표를 활용하여 매매시점을 찾는 기존의 연구들은 특정 상황에만 국한된다는 단점이 존재한다. 본 연구는 이러한 기존 연구들의 단점을 보완한 스코어링 모델을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 스코어링 모델은 주가수준 및 이동평균과 관련된 21가지의 변수들을 선정하여 입력변수로 사용하였으며, 유전자 알고리즘 기법을 통한 최적화 과정을 거쳤기 때문에 다양한 금융 상황에도 적용될 수 있다. 제시하는 모델에 대한 실증 분석에는 과거 12년 (2005 ∼ 2016)의 KOSPI 데이터를 사용하였으며, 슬라이딩 윈도우 기법을 적용시켜 분석을 진행하였다. 본 모델은 시장이 횡보장일 경우에는 보유전략을 취하고, 추세장일 경우에는 상승 시 매수, 하락 시 매도함으로써 시장의 과도한 하락에 대응할 수 있기 때문에 결과적으로 기존의 기술적 지표를 활용한 방법보다 우수한 성과를 얻을 수 있다.

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