Data & AI (42) 썸네일형 리스트형 PatchTST 모델을 이용한 딥러닝 트레이딩 (ICLR 2023) 안녕하세요 오늘은 ICLR 2023 PatchTST 모델을 리뷰하고 트레이딩에 활용하기 위해 훈련시키고 성과를 측정해 보도록 하겠습니다. 그리고 만들어진 모든 시계열 분석 모델은 트레이딩, 혹은 투자 의사결정을 위한 데이터로 추후 출시될 JeTech Lab에 업데이트 될 예정입니다. PatchTST Review PatchTST는 Transformer를 이용한 시계열 예측문제에서 기존의 Transformer를 이용한 방법들에 Patching과 Channel-Independence를 통해 성능을 개선을 제시하고있습니다. 기존의 Transformer 기반의 모델들은 Transformer가 주목받았던 이유이기도 한 Self-Attention에 중점을 두고 있습니다. Attention을 통해서 입.. 3분기 마지막주 시장분석과 JeTech Lab 업데이트 안녕하세요 연준의 금리인하 기조와 함께 변동성이 높은 시장을 보내고 있습니다. 금리가 낮아진다고 하니 주변에서도 조언을 구하는 분들이 제법 있고 이제 투자를 시작해보려고 하는 주변인들이 저에게 와서 질문하곤 합니다. 엔비디아 실적이 좋은데 왜 주가가 떨어지는 거냐 금리를 내린다는데 주가는 왜 떨어지는 거냐 시장은 여러 시장 참여자들이 참여한 복잡한 유기체이기 때문에 사후에 시장 군중이 어떤 이유로 어떤 결과를 만들어내었는지 설명하는 건 가능하지만 사전에 그런 것들을 예측하는 것은 어렵습니다. 장기적으론 시간에 대한 가치가 부여되기 때문에 인플레이션으로 자산의 가격이 상승된다 정도 말곤 확실에 찬 예측은 어려울 것 같습니다. 그렇기 때문에 우리가 투자 의사결정을 하기 위한 방법도 다양해진 것 같습.. 데이터와 AI로 분석한 시장분석과 투자 인사이트 인사 안녕하세요 요즘 연구 공유가 좀 뜸했습니다. 최근 블로그 구독자 외, 유튜브 구독자도 늘어나면서 지금까지 해온 것들을 점검하고 앞으로의 방향에 대한 고민에 좀 더 시간을 썼던 것 같습니다. 처음 시장을 분석하는데 데이터와 AI를 이용해 보고 내용을 공유하면서 앞으로 하고 싶은 것도 많았고 공부하고 싶은 것도 많았는데 이제 제 분석을 기다려주시는 분들도 있고, 기술적 질문이나 조언을 구하는 분들도 많아지면서 막상 제가 해보고 싶은 것들만 하기에는 시간이 부족하겠다는 생각이 들었습니다. 그런데 계획을 수립하고 장기적인 목표를 설정하고 점검하는 것은 중요하지만 그런 시간이 길어지고 이런저런 고민과 생각만 하는데 시간을 보내면 긍정적으론 더 꼼꼼하게 대비하고 준비할 수 있지만 부정적으론 무언갈 .. Timeseries Representation Learing으로 트레이딩 대응하기 (TS2Vec) 안녕하세요 오늘은 Timeseries Representation Learning 기법 중 하나인 TS2Vec을 이용해서 시계열데이터를 분석하고 이를 트레이딩에 도움이 될 수 있는 작업들을 수행해보려고 합니다. Representation Learning 먼저 제가 이야기하는 Representation Learning 작업에 대해 간단히 알려드리겠습니다. 우리가 AI라는 단어를 하루에 수십 번 들으며 살아가는 세상 바로 이 시기가 오기 전 "데이터가 중요하다"라는 말을 많이 들어보셨을 겁니다. 4차 산업혁명이라는 말도 함께 들으셨을 거고요. 많은 기업들이 데이터에서 가치를 뽑아내고, 결국 킬러앱이라고 할 수 있는 ChatGPT를 시작으로 저처럼 AI나 데이터를 다루는 직업을 가진 사람뿐 아니라 일반인.. 복잡한 시장을 정복하기 위한 방법 안녕하세요 오늘은 Offline Reinforcement Learning 기법 중 하나인 Decision Transformer를 시장에 적용하고 최대한 활용해보기 위해 시장을 분석하고 모델이 예측한 시장과 상호작용하면서 학습한 메커니즘이 어떤 양상을 보이는지 데이터와 함께 살펴볼 예정입니다. Decision Transformer 사실 예전 관련 포스트를 공유한 적 있지만 신규 유입자분들도 계실테니 간단히 공유드리겠습니다. 저는 기술자이긴 하지만, 제가 작성하는 글들이 또 다른 기술자들 뿐 아니라 기술을 모르는 일반 시장참여자들에게도 좋은 가치가 되길 원하고 있습니다. 그래서 깊은 내용에 대해서는 다루지 않고 보편적으로 이해하실 수 있을 정도의 내용으로 공유를 드릴 예정입니다. Decision.. 성공적인 투자에 멘탈이 필수적인 이유 안녕하세요 오늘은 기술적인 내용보다는 성공적인 투자를 위해 멘탈이 중요한 이유에 대해 이야기해보려고 합니다. 저는 지금은 기술적인 내용들을 다뤄가며 시장에 참여하고있습니다. 이동평균선, RSI 를 "기술적"지표라고 부르는 현 투자도메인에서 시장에서 기술로는 최전선에 서서 정말 "기술적"이라고 할 수 있는 분석들을 가치로 제공할 수 있는 서비스 영역으로 확장하길 원합니다. 그리고 새로운 기술이나 활용할 신지식이 나오면 적극 활용할 생각도 있습니다. 제가 분석하는 시장이 여러분들에게 의미있는 가치가 되기 위해선 데이터를 잘 다루고 시장을 올바르게 분석하는게 중요하겠지만 이 부분은 제가 열심히 노력해야하는 부분입니다. 저에게 직접적이던 간접적이던 영향을 받는 모든 분들이 성공적인 투자를 위해선 모.. 매크로에 활용하는 Cosine Similarity 안녕하세요 오늘은 거시적인 관점에서 데이터를 통해 확인할 수 있는 투자들에 대해서 이야기해보려고 합니다. 자산군들의 상관관계 자본주의가 발전하면서 다양한 자산군들 간의 상관관계는 금융 시장에서 중요한 연구 주제가 되었습니다. 자산군 간의 상관관계는 투자 전략, 포트폴리오 관리, 위험 관리 등에서 중요한 역할을 하고 두 자산의 가격 변동이 서로 어떻게 연관되어 있는지를 나타내는 통계적 개념을 가집니다. 양의 상관관계는 두 자산이 같은 방향으로 움직이는 경향이 있음을, 음의 상관관계는 반대 방향으로 움직이는 경향이 있음을 의미합니다. 0에 가까운 상관관계는 두 자산의 움직임이 크게 상관이 없다는 것을 의미합니다. 상관관계의 형성 배경 자본주의의 발전과 금융 시장의 통합 자본주의가 발전해가면서 금융 .. Supervised Learning in Trading 안녕하세요 오늘은 트레이딩에서 지도학습을 활용하는 방법에 대해 이야기해드리려고 합니다. 아마 머신러닝을 배워보신 분들은 처음 접하는 게 지도학습일 겁니다. 강아지나 고양이 사진을 분류하는 것부터, 우리가 학습데이터라고 하는 라벨링 되어있는 데이터들을 통해 모델을 학습시키고 테스트해 보는 과정, 모두 지도학습을 위한 과정입니다. 우리가 트레이딩에서 필요한 게 예측모델이라고 생각하실 수 있지만 트레이딩에서도 지도학습을 사용할 수 있습니다. 앞서 이야기했듯, 분류모델은 라벨링 된 데이터를 기반으로 학습하면서 만들어집니다. 여기서 라벨링된 데이터는 우리가 목적으로 분류하고자 하는 값들에 대한 분류값들이 매겨진 데이터들입니다. 우리가 트레이딩에서 목적으로 하는 것이 무엇이 있을지 생각해 보면 단연.. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
