Data & AI (52) 썸네일형 리스트형 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.. 복잡한 시장 상태 분포 정복 (Continual Learning method via Diffusion-based Dual Generative Replay for Offline RL) 안녕하세요 오늘은 강화학습 주제로 글을 적어보려고 합니다. 논문의 제목은 Continual Offline Reinforcement Learning via Diffusion-based Dual Generative Replay으로 다소 긴데 CuGRO라고 명칭하고 있습니다. 이 논문은 오프라인 강화학습에서 연속적인 오프라인 학습에서 이전 학습에 대한 지식을 유지하고 Forward Transfer, Catastrophic Forgetting문제를 해결하기 위한 방법론을 제시하고 있습니다. 강화학습강화학습은 제가 주로 연구하는 주제라서 어쩌면 잘 알고계실 수 있는데요 강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화 하는 행동을 학습하는 방법론입니다. 에이전트는 특정 상태에서 행동을 선택하고 이에 따른 보.. JeTech Lab 으로 보는 나의 투자 원칙 안녕하세요 오늘은 JeTech Lab을 만들어가면서 저의 투자원칙을 말로만 설명하는 게 아니라 시각적으로 보여드리면서 알려드리려고 합니다. 최근 업무 미팅요청도 많았고 협업할 회사도 많아지면서 글과 영상 제작에 많은 시간을 투자하지 못한 점 죄송하단 말씀드립니다. JeTech 팀에서는 앞으로도 꾸준히 연구내용을 글과 영상으로 전달드릴 예정이고 추후 서비스나 상품이 출시 되더라도 현재 글과 영상에 기반한 연구 포스트, 개발 진행 공유 포스트 들은 유지할 생각입니다. 조금 다른 트레이더 저는 시장을 분석하고, 예측하고, 매수나 매도 포지션을 결정하는 여러 AI 들을 학습하고 있습니다. 물론 어떤 알고리즘을 사용했고 훈련했는지 소개하고 모델들의 훈련 과정과 성과를 공유하는게 주된 주제이지만 이런 .. 최신 딥러닝 나스닥 가격 예측모델 (TimeLLM) 안녕하세요 오늘은 지난 시간에 소개한 최신 SOTA를 달성한 TimeLLM 모델을 트레이딩에 활용하기 위해 시계열 예측모델로 학습시킨 내용을 공유드릴 예정입니다. 그 과정에 있었던, 느꼈던 것들을 한 번 이야기해 보도록 하겠습니다. 트레이딩에서 예측이란 트레이딩, trade라는 단어에서 알 수 있듯, 우리 트레이더들은 자산시장에서 자산을 사고팔며 수익을 만들어냅니다. 거래하는 상품들, 대표적으로 주식이나 암호화폐, 채권의 가격들은 기본적으로 자산시장의 시간에 대한 가치지표, 금리에 기반한 복잡한 함수입니다. 금리가 어떻게 될지 알 수 있다면, 가격예측이 쉽고 금리는 복합적인 요인에 의해 결정되기에 예측은 신의 영역입니다. 그런데 트레이딩을 위해선 매수나 매도를 해야하고 그러기 위해선 판단할 .. JeTech Lab에 사용될 시계열 예측 모델 소개 (TimeLLM) 안녕하세요. 최근 새로운 분들이 많이 유입되면서 새로 오신 분들은 모를 수 있어서 다시 알려드리면 제가 만들고 있는 JeTech Lab 서비스는 제가 AI를 통해서 시장을 분석하고 트레이딩 하는 모델들의 데이터를 보여주는, 말 그대로 저의 시장에 대한 연구내용이 담긴 연구실을 엿볼 수 있는 의미로 만들고 있습니다. 제가 만들어내는 모델을 굳이 분류하자면 3가지 종류가 있습니다. JeTech 팀에서 사용하는 모델군 분류 1. Analysis Model 시계열데이터 분석을 위해 사용되는 모델군입니다. 저도 시장을 분석하기 위해 시계열 분석모델을 주로 활용하는데 각 종목, 지수 등에 대한 긴 시계열데이터를 분석하는 데 사용하고 있습니다. 분석모델이 제공하는 분석데이터는 다른 모델들이 응용하고 활용하기도 합니다.. TradingGPT 학습, 훈련 평가 트레이딩 수익 분석 공유 안녕하세요. 지난번 Decision Transformer에 기반한 TradingGPT 모델을 만들고 트레이딩을 할 수 있도록 학습하는 방안에 대해서 개요를 이야기했었습니다. 이번 포스트에서는 Trading GPT를 pretrain 하고 학습된 모델이 트레이딩을 수행했을 때 어느정도 성과를 낼 수 있는지 분석해보려고 합니다. Gymnasium based Crypto Environment 처음으로 필요한 것들은 GPT 모델이 강화학습을 진행하는 동안 상호작용하기 위한 환경을 구성합니다. OpenAI에서 관리하던 gym 프로젝트를 포크 하여 커뮤니티 기반으로 관리되는 연구자와 개발자들이 강화학습 알고리즘을 실험하고 벤치마크 할 수 있는 표준화된 인터페이스를 제공합니다. https://gymnasium.fara.. TradingGPT (Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling) 안녕하세요. JeTech Lab을 소개하고, 이제 첫 화면을 그려나가면서 첫 모델로 어떤 것들을 선보일까 고민하면서 오랜만에 논문을 읽고 트레이딩에 활용할 수 있는 방법들에 대해서 이야기를 해보려고 합니다. 오늘은 Decision Transformer 라는 논문을 리뷰하고 Trading 모델에 대한 이야기를 해보려고 합니다. Decision Transformer 논문은 Berkeley, Facebook, Google에서 공동 연구한 내용으로 2021년에 나온 논문입니다. 논문이 긴 편은 아니었는데 시각적 자료가 적고 기발한 방식 자체만을 중점을 둔 논문이라 시각화 자료를 활용해서 논문 리뷰를 해주신 DSBA 연구실의 Paper Review 자료를 많이 참고했습니다. 제가 아주 애정하는 연구실입니다. 따로.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
