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  • Offline RL with Decision Transformer (GPT2Decision Transformer) 안녕하세요 오늘은 제가 학습하는 트레이딩 모델의 훈련과 그중 OfflineRL기반 모델을 중점으로 살펴보고 훈련 모델의 어떤 요소들을 트레이딩 외에 서비스에 활용할 수 있는지 알려드리겠습니다. 사실 과거 저의 영상들을 뒤져보면 중복되는 내용들이 있을 텐데, 새로 유입되는 분들이 꾸준히 늘고있어서 아무래도 반복되는 이야기를 해야 하는 점 양해 부탁드립니다. 모델 종류 예전에도 말씀드린 적 있지만 모델로 활용할 수 있는 종류는 여러가지가 있지만 저는 퀀트 전략에 기반한 모델부터 예측모델과 강화학습 모델까지 활용하고 있습니다. 퀀트 모델들은 흔히 우리가 아는 기술적 지표가 어느 수치 이상이면 매수, 매도를 결정하는 인간중심적인 모델입니다. 다른 모델들에 비해 간단하지만 무시할 수 없는 모델입니다.. 공감수 3 댓글수 0 2025. 4. 21.
  • JeTech Lab 2.0이라고 쓰며 살펴보는 시장 안녕하세요  2025년 첫 분기가 끝나기도 했고 요즘 콘텐츠도 많이 공유드리지 못하고 있어서 작게나마 저의 개발 근황들을 공유하려고 합니다.  간단하게 이야기하면  제 서비스 요소들을 많이 개편하고 있습니다.  사실 금감원 허가가 떨어지면 자연스럽게 개편된 서비스를 소개시켜드리려고 했는데 오래 걸린다는 말은 들었지만 심사와 서류 처리가 생각보다 오래 걸리는 것 같아서  더 이상 많은 구독자 여러분들을 기다리게 할 순 없어서 병렬로 일처리를 좀 하려고 합니다.  새롭게 바뀌는 데이터들과 요즘 소란스러운 투자시장에 대한 여러분들의 멘탈케어를 위해 주기적으로 콘텐츠를 공유해야겠다는 생각을 하고있습니다.   새로워질 서비스 시각 요소   기존 시장 자산의 예측에 중점을 둔 기능들에서 제 트레이딩 원칙을 잘 이해.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 4. 6.
  • 트레이딩을 위한, 강화학습을 위한, 합성데이터를 위한, GAN을 위한.. 안녕하세요.  오늘은 강화학습으로 트레이딩 모델을 훈련시키다가  필요하게 되어 시작된 작은 연구들을 조금씩 이야기해보려고 합니다.   강화학습 트레이딩 제가 서비스에 제공하는 모델들은 주로 현재 자산시장의 가격들의 예측을 하는 예측모델들이 주를 이룹니다.  예측모델들의 예측치를 보고 고객들이 가지고 있는 배경지식과 융합해서 투자의사결정을 도울 수 있는 데이터로  활용되길 원했기 때문인데요. (물론 예측모델 자체로도 예측치가 상승이면 매수, 하락하면 매도.. 와 같은 간단한 전략으로 써도 되겠지만) 투자 의사결정을 돕는 가격 예측모델말고, 실제 트레이딩을 수행하는 모델들도 운용을 하고 있고 더욱 강력하게 훈련시키고자 하는 욕심이 있습니다.  제가 예전에도 강화학습 트레이딩에 대해 설명한 적 있긴 하지만. .. 공감수 3 댓글수 0 2025. 3. 1.
  • Time Series Foundation Model, Learning the Language of Time Series (Chronos Bolt) 안녕하세요.  오늘은 시계열 예측모델에서 요즘 핫한 Chronos Foundation Model을 소개해드리려고 합니다.  https://arxiv.org/html/2403.07815v1 Chronos: Learning the Language of Time SeriesThe scaled time series 𝒙~1:C+H=[x~1,…,x~C,…,x~C+H]subscript~𝒙:1𝐶𝐻subscript~𝑥1…subscript~𝑥𝐶…subscript~𝑥𝐶𝐻\tilde{{\bm{x}}}_{1:C+H}=[\tilde{x}_{1},\dots,\tilde{x}_{C},\dots,\tilde{x}_{C% +H}]over~ start_ARG bold_italic_xarxiv.org  zero-shot .. 공감수 6 댓글수 4 2024. 12. 10.
  • JeTech Lab을 출시하며 안녕하세요 오늘은 많은 분들이 기다려주신 JeTech Lab 출시를 하게 되었고 포스트로 여러분들께 공유드리려고 합니다. 어떤 서비스인가? 제 서비스는 여러분들의 투자에 있어 필요한 의사결정 과정을 도울 수 있는 시장 데이터 분석을 제공합니다. 자산 시장을 분석하는데에는 많은 방법이 있지만 저는 다른 금융 전문가들과 다르게 AI와 데이터를 다룰 수 있는 능력이 있기 때문에 그 강점을 최대한 살려서 시장을 분석합니다. 여기서 JeTech 명칭을 조금 설명드리겠습니다. 재테크면 JaeTech 아니냐고 질문을 하시는 분들이 있는데요 사실 공개하진 않지만 제 이름에 "제"가 들어갑니다. 그리고 제가 배워온 "기술"들을 보여드리는 공간이기에 Tech를 붙여 JeTech 가 되었고 읽으면 제테크, 재.. 공감수 6 댓글수 2 2024. 11. 30.
  • JeTech Lab Macro 지표 수정개발 공유 안녕하세요  Youtube 커뮤니티에 알려드린 것처럼 JeTech Lab 출시일을 11월 30일로 정했습니다.  특별한 의미가 있는 날은 아니고, 올해가 끝나기 전 한 달 정도 여러분들이 체험을 해보시면 좋을 것 같아서 일정을 정했습니다.  사실 준비를 대충 다 해두었었는데 모델들을 다시 학습해야할 일이 생겨서 일정이 조금 늦어지게 되었습니다.  시간이 남아서 macro 모델도 지표를 조금 개선해서  오늘은 바뀌게된 macro 지표에 대해서 이야기드리도록 하겠습니다.    macro source 제가 거시경제를 살펴볼 때 미국 자산들을 기준으로 살펴봅니다.  모든 경제 흐름은 미국 경제 흐름에서부터 시작되고 사실 제가 투자할 자산들이 미국 주식, 채권, 금, 한국 주식 정도일 것이기 때문에 이 정도 자산.. 공감수 9 댓글수 5 2024. 11. 8.
  • 개발은 기술이고 사업은 종합 예술이다. (JeTech Lab Prototype) 안녕하세요 오늘은 JeTech Lab화면을 여러분께 처음 보여드리려고 합니다. 그러면서 경험하고 생각한 것들을 공유하는 포스트가 될 것 같습니다. 시장을 분석하고 새로운 알고리즘과 모델 구조로 다양한 데이터를 분석해보는 포스트는 앞으로 많이 공유드릴 예정이니 잠시만 기다려주시면 감사드리겠습니다. 여러분들께 약속드린 서비스를 일단 론칭하는게 맞을 것 같아 이런 것들에 많은 시간을 쓰고 있습니다. 서비스 JeTech Lab은 제가 학습한 시장 분석모델을 활용해 여러분들에게 투자 의사결정을 도울 데이터를 제공하는 웹서비스입니다. 제가 소개했던 많은 시장 분석 방법들이 있었는데 Macro View 에서 바라보는 통계적 분포와 최신 딥러닝을 이용한 가격 예측 모델들 앞으로 더 채워나갈 추천모델들 그리고 제가 투자.. 공감수 16 댓글수 6 2024. 10. 24.
  • Trading AI Inference Data Serving & Visualization https://www.youtube.com/watch?v=dyWPTAiIcsQ  안녕하세요.  오늘은 비록 관심과 조회수는 저조할 수 있지만 JeTech Lab 개발하면서 개발한 내용들을 슬며시 보여주면서 포스트를 공유하려고 합니다.  올해 남은 기간 시간을 많이 투자하는 게 JeTech Lab 서비스 출시이기 때문에  제가 할애하는 시간이 많고, 포스트도 이런 내용들도 담아낼 수밖에 없음을 이해해 주시기 바랍니다.  그래도 개발을 하시는 분들도 제법 있고, 트레이딩을 하시는 분들도 내년에 체험하게될 JeTech Lab 이라는 투자자문 서비스가 어떻게 만들어지는지 재미 삼아 보시면 좋을 것 같습니다.   Q/A 관련 너무 개발이야기만 하면 딱딱할 것 같아 초반에 스몰토크를 좀 진행하려고 합니다. 블로그/.. 공감수 10 댓글수 4 2024. 10. 13.
  • 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.. 공감수 9 댓글수 5 2024. 10. 1.
  • 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.. 공감수 16 댓글수 8 2024. 9. 23.
  • 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 .. 공감수 16 댓글수 12 2024. 9. 12.
  • 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.. 공감수 3 댓글수 0 2024. 8. 23.
  • 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.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 8. 13.
  • 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.. 공감수 4 댓글수 1 2024. 7. 31.
  • 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 .. 공감수 2 댓글수 2 2024. 7. 23.
  • 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.. 공감수 4 댓글수 1 2024. 7. 16.
  • 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.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 6. 21.
  • 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 .. 공감수 5 댓글수 1 2024. 6. 5.
  • 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 .. 공감수 4 댓글수 4 2024. 5. 8.
  • 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.. 공감수 4 댓글수 0 2024. 4. 22.
  • 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.. 공감수 2 댓글수 2 2024. 4. 7.
  • 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.. 공감수 3 댓글수 0 2024. 3. 18.
  • [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.. 공감수 4 댓글수 3 2024. 2. 26.
  • [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.. 공감수 2 댓글수 3 2024. 2. 16.
  • 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.. 공감수 6 댓글수 1 2024. 2. 2.
  • 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.. 공감수 3 댓글수 1 2024. 1. 23.
  • 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.. 공감수 3 댓글수 8 2024. 1. 4.
  • 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.. 공감수 5 댓글수 1 2023. 12. 18.
  • 11월 수익 공개, 시장 데이터 리뷰 안녕하세요. 2023년의 마지막달, 12월이 되었습니다. 지난달 시장이 마감되었으니 자산배분, 주식의 수익과 신규 매수 종목들 그리고 암호화폐 트레이딩 데이터와 수익을 공개해보려고 합니다. 자산배분 11월은 계절적으로도 주식시장이 좋은 달입니다. 올해도 시즈널리티가 들어맞았던 달이었습니다. 지난달까지 요동치던 채권금리도 안정되기도 했고 에너지 수급 불안 요소들이던 이스라엘 관련이슈들도 잠잠해지는 추세입니다. 아래는 미국 상장된 자산별, 섹터별 ETF들 입니다. 대부분 자산들이 상승하는 한 달이었습니다. 지난달까지 큰 하락을 하던 상업 부동산이 손실을 회복하며 상승폭을 키워왔고 XLK 기술주들이 AI 관련 이슈들로 인해 그 뒤를 이어 상승했습니다. 금융주와 경기소비재, 산업재들도 많이 상승해주었습니다. .. 공감수 3 댓글수 1 2023. 12. 1.
  • cosine similarity를 활용한 자산배분 전략과 응용 안녕하세요. 이전 시대의 경제에는 없었던 암호화폐 최근 암호화폐 현물 ETF 관련 뉴스들이 나오면서 암호화폐들이 자산으로 인정될지, 인정된다면 기존의 자산들과는 어떤 상관관계를 가질지 시장참여자들의 결정이 필요할 것 같습니다. 한때 암호화폐가 나스닥과 커플링이 있었지만 요 근래에는 미국 10년 금리와 커플링이 있는 듯합니다. 새로운 자산도 그렇고, 기존 자산들도 그리고 주식이라는 자산 안의 여러 섹터들 간에도 상관도가 지속적으로 변화합니다. 낮은 상관관계가 주는 의미 자산간의 낮은 상관관계는 포트폴리오 관리와 투자에 중요한 의미를 가집니다. 자산에서 상관관계는 두자산간의 상승과 하락에 대한 연관성의 정도를 의미합니다. 낮은 상관관계의 자산은 두 자산의 가격 움직임이 서로 크게 연관되어있지 않음을 의미합니.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 11. 23.
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