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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..
[JeTech Lab] 설계-2. AI 모델 배포/추론에 대한 고민 안녕하세요. 지난 글/영상에서 JeTech Lab에 대해서 이야기할 때는 Web 서비스에 필요한 요소들에 대해서 소개를 드렸는데. 이번 시간에는 가장 핵심이 되는 AI 모델들에 대한 영역을 소개해 드릴 예정입니다. AI 기반의 기업들이 시장에서 주목받고 있는 와중에 AI라는 것들을 서비스화 하기 위해 기업들은 어떤 고민을 하고 있는지 그리고 저도 준비하면서 참고한 내용들을 함께 공유하려고 합니다. 참고 AI라는 신기술을 사업 아이템으로 쓰는 것은 멋진 일이기도 하지만 아직 체계가 갖춰지지 않은 것들도 많고 현재로선 어떤 방법들이 효율적인지 엔지니어들의 고민으로 만들어가고 있습니다. AI Infrastructure Aliance에서는 이런 고민들을 함께 해결하고 AI 서비스를 위한 표준, 특히 AI 서비스..
[JeTech Lab] 1. 소개 안녕하세요, 즐거운 명절 보내셨나요? 저도 가족들과 시간을 보내면서도 올해 출시할 서비스에 대해 고민을 하는 시간을 가졌습니다. 오늘은 깊은 기술적인 내용 없이 제가 출시할 서비스 "JeTech Lab"에 대해 제가 서비스를 위해 고민하고 추구하는 방향을 이야기해보려고 합니다. 사실하고 싶은 것 저는 시장을 분석하고 직접 참여도 하는 AI를 만들기 위한 목표를 가지고 있습니다. 트레이딩이라는 행위를 AI에게 위임하면서 이 사회를 살아갈 때 겪는 금전적 문제를 해결함은 물론 인간으로 살아가면서 인류 역사에 남을 신 기술을 연구하고 활용해 보는 것 그 자체로 흥미롭기 때문입니다. 사실 AI를 시장을 분석하고 예측하고 참여자로 만들게 하는 것은 다른 분야에 AI를 적용할 때보다 아주 매우 비효율적입니다. 예로..
월간 알고리즘 투자전략 수익 공개 (2024년 1월) 안녕하세요. 2024년도 한 달이 지나서 어느덧 월간 수익 공개 시간이 되었습니다. 자산 배분 수익 (100일) 올해부터는 국내 상장되어 있는 ETF들을 기반으로 올웨더 파생형으로 자산배분을 하고 있습니다. SPY, TLT, 골드, 달러 지수, XLE를 추종하는 ETF 들을 기반으로 주식과 채권, 금 등의 안전자산과 달러 강세, 원자재 대신 산업의 기초가 되는 에너지섹터를 포함시켜 인플레이션 추격을 하도록 했습니다. 기본적으로 20%씩 할당을 하고 모멘텀이 발생할 경우 일부 비율을 조정하는 로직이 적용되어 있습니다. 2024년 1월은 달러의 강세, 장기채의 하락으로 -1.69%의 MDD를 기록하다가 에너지 섹터, 주식들의 상승으로 보합정도로 마무리 되었습니다. 투자에 정답은 없으나 시장에서 현상을 관찰하..
트레이더들을 위한 시계열 분석 모델과 서비스화 안녕하세요. 지난 시간에 차트데이터를 보고 차트 패턴의 유형을 분류하고 분석할 수 있는 DTCR 논문에 대한 리뷰를 살펴보았습니다. 지난 post를 읽지 못하신 분들을 위해서 DTCR 모델에 대한 설명, 그리고 이 모델을 어떻게 트레이더들에게 활용될 수 있는지 간단히 설명드리고 제가 직접 시계열데이터를 수집, 학습하고 시계열데이터를 잘 분석하는지 어떤 서비스로 트레이더분들에게 제공될 수 있는지 공유드리려고 합니다. DTCR DTCR 논문은 Representation Learning + Clustering을 통한 구조를 가지고 있습니다. Representation을 통해서 우리가 분석하고자 하는 데이터를 다른 차원으로 변환해보고 변환된 데이터를 원복하는 과정을 거치면서 데이터에 대해 중요한 특성들을 골라내..
12월 자동 알고리즘 트레이딩 수익 공개 안녕하세요. 새 해가 시작되었습니다. 오늘은 지난달, 작년 마지막 달의 자산배분, 주식, 암호화폐 자동 트레이딩 시스템의 수익률 공개를 하도록 하겠습니다. 늘 말씀드리지만 저는 리딩방이나 불법적인 목적을 위해 수익을 공개하는 것이 아닌 트레이딩 AI서비스를 위한 연구와 그 과정을 공개하는 목적을 가지고있습니다. 더불어 자동투자 시스템은 100% 자동화 되어있고 별도로 개발 의뢰는 받고있지 않는 점 양해 부탁드립니다. 자산배분 먼저 자산배분 입니다. 가장 많은 비중으로 투자되고있는 자산배분 영역의 수익률을 공개해 드립니다. 자산배분에 쓰이는 미국채, 주식, 달러, 채권, 원자재 등의 자산 비율을 적절히 이용하여 자산배분 하고 있습니다. 매 월 초, 트레이딩 시스템이 배치를 돌면서 해당 비율의 자산으로 리밸..
연말기념 생각정리 안녕하세요. 올해가 마무리되어 가면서 제가 가진 생각과 경험들을 정리하고 새해 다짐도 하려고 합니다. 여러분들은 올 한해 잘 보내셨나요? 여러분들의 관심덕분에 저도 힘을 내서 연구하고 개발하고 있습니다. 당장의 돈을 바라고 Youtube를 시작한 것은 아니지만 돈보다 더 의미있는 여러 사람들을 만난 것 같습니다. 자신의 매매기법을 자동화하고 싶은 개인 트레이더분부터 제법 큰 유튜브를 운영하는 유튜버분들과 체계적으로 각잡고 사업시작하신 스타트업 리더분들까지 제가 Youtube를 하지 않았다면 만나보지 못했을 분들을 많이 만났습니다. 제 채널은 기술과 금융이 접합된 채널이지만 저라는 사람을 알리고 소통하기 위한 창구이기도 합니다. 이 업계에서 서비스를 제공할 건데 워낙 사기가 판치는 업계이기도 하고 서비스 ..
트레이더들을 위한 시계열데이터 처리, Learning Representations for Time Series Clustering 안녕하세요 예전에 Auto Encoder를 통해서 시계열데이터를 압축된 벡터 데이터로 변환하는 로직에 대해 설명드렸고 오늘은 그것을 트레이딩에 활용할 수 있는 방안들에 대해 이야기를 할 예정입니다. 오늘 글 내용은 NIPS DSBA 연구실의 Paper Review를 많이 참고하였습니다. 제가 늘 좋은 내용의 리뷰와 인사이트를 얻는 곳이기도 합니다. Representation Learning Representation Learning은 데이터로부터 의미 있는 표현을 학습하는 과정입니다. 데이터의 복잡한 구조와 패턴을 캡처하고 이해하기 위해 사용됩니다. Representation은 데이터의 복잡한 구조와 패턴을 캡처하고 이해하기 위해 사용됩니다. 이런 표현은 보통 고차원의 데이터를 저차원의 벡터로 변환하거나..

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