공부/ML4T8 CH02 시장 데이터와 기본 데이터: 소스와 기법 시장 데이터와 기본 데이터: 소스와 기법¶ 전통적 투자 전략 주로 공개된 데이터 의존 f(주식 기본 데이터, 기업의 공시된 재무 데이터, 산업 또는 매크로 데이터)=재무 모델 기술적 분석으로 주가와 거래량으로부터 계산된 지표를 사용해 시장 데이터에서 신호를 추출 현대 투자 전략 머신러닝 알고리듬은 인간이 정의한 규칙이나 경험보다 효율적으로 시장 데이터와 기본 데이터를 활용 3장의 대체 데이터와 결합할 때 더 효과적 2장의 선형 모델에서 순환 신경망(RNN) 등의 ML 알고리듬이 어떻게 시장과 기본 데이터 거래에 유용한 신호를 생성하는지 설명 2장의 목표 시장과 기본 데이터의 소스를 소개하고 이들이 만들어지는 환경(트레이딩 환경)을 어떻게 반영하는지 설명 시장 데이터의 적절한 해석과 전략의 설계와 실행 및.. 2023. 6. 17. CH01 트레이딩용 머신러닝: 아이디어에서 주문 집행까지 1부 데이터, 알파 팩터, 포트폴리오 1장. 트레이딩용 머신러닝: 아이디어에서 주문 집행까지 알고리듬 트레이딩 트레이딩 전략의 일부 요소나 모든 요소를 자동화하고자 알고리듬을 실행하는 컴퓨터 프로그램 알고리듬: 목표를 달성하고자 설계된 일련의 절차나 규칙 머신러닝 예측 오차 최소화 같은 목표를 달성하고자 데이터에서 규칙이나 패턴을 학습하는 알고리듬 액티브 투자 운용 투자자나 투자 관리자가 시장을 분석하고, 투자 기회를 발견하여 주식, 채권, 상품 등의 다양한 자산에 투자하는 전략액티브 투자 운용의 목표 평가에 사용된 벤치마크를 초과하는 포트폴리오 수익으로 정의되는 알파를 생성하는 것 벤치마크: 주식 시장 지수 등 알파: 투자자가 투자 전략과 의사 결정을 통해 얻는 추가적인 수익(=초과 수익) 적극적 관리.. 2023. 6. 6. 이전 1 2 다음