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CH03 금융을 위한 대체 데이터: 범주와 사용 사례 금융을 위한 대체 데이터: 범주와 사용 사례¶ 대체 데이터 혁명¶ 빅데이터의 5V: 크기, 속도, 다양성, 정확성, 가치 새로운 데이터 소스의 사용 사례 대표적인 재화와 서비스 세트에 대한 온라인 가격 데이터로 인플레이션을 측정 매장 방문 횟수나 구매 횟수는 회사나 산업 고유의 판매나 경제 활동의 실시간 추정을 가능하게 함 인공위성 이미지는 이 정보가 다른 곳에서 이용되기 전에 수확량이나 광산, 석유 굴착장에서의 활동을 포착 전통적 투자를 포착하고자 새로운 기회를 창출 모멘텀: ML은 시장 가격 변동, 산업 심리, 경제 팩터에 대한 자산 노출을 식별 가치: 알고리듬은 회사의 본질 가치를 예측하기 위한 재무제표 이외에 많은 자산 노출을 식별 퀄리티: 통합 데이터의 정교한 분석을 통해 고객 평가 혹은 직원 .. 2023. 6. 17.
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.
[언어모델 변천사 A to Z] RNN부터 GPT까지 가볍게 살펴보기 [언어모델 변천사 A to Z] RNN부터 GPT까지 가볍게 살펴보기 - 모델별로 간단한 특징과 그림으로 정리했습니다. 1. RNN(Recurrent Neural Network, 1986) Paper: Learning representations by back-propagating errors 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 개발된 모델 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하여, 이전 시퀀스의 정보를 현재 시퀀스에 전달하는 구조 하지만 긴 시퀀스에 대해 정보를 전달하는 데 어려움이 있어, 장기 의존성 문제(long-term dependency problem)를 가지고 있음 2. LSTM(Long Short-Term Memory, 1997) Paper: LONG SHORT-TERM MEMORY(LSTM) RNN.. 2023. 3. 25.
[Kubernetes 입문] Continuous Delivery with Jenkins in Kubernetes Engine Continuous Delivery with Jenkins in Kubernetes Engine Continuous Delivery with Jenkins in Kubernetes Engine Kubernetes Engine에서 Jenkins로 지속적 배포 | Google Cloud Skills Boost 이 실습에서는 Kubernetes 엔진에서 실행되는 Jenkins를 사용하여 지속적 배포 파이프라인을 배포하고 완전하게 구성하며 개발-배포 프로세스를 진행합니다. www.cloudskillsboost.google 1. 개요 - 목표: Kubernetes 엔진에서 Jenkins으로 continuous delivery 파이프라인을 설정 - Jenkins: 공유 저장소에 코드를 자주 통합하는 개발자를 위한 .. 2022. 7. 31.
[Kubernetes 입문] Managing Deployments Using Kubernetes Engine Managing Deployments Using Kubernetes Engine Managing Deployments Using Kubernetes Engine Kubernetes Engine으로 배포 관리 | Google Cloud Skills Boost Dev Ops 권장사항에서는 여러 배포를 사용하여 애플리케이션 배포 시나리오를 관리합니다. 이 실습에서는 여러 이기종 배포가 사용되는 일반적인 시나리오를 처리할 수 있도록 컨테이너를 확장 www.cloudskillsboost.google 1. 개요 - Dev Ops는 "Continuous Deployment", "Blue-Green Deployments", "Canary Deployments" 등과 같은 애플리케이션 배포 시나리오를 관리하기 위해 정기.. 2022. 7. 29.

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