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[머신러닝 심화] 강화학습을 활용한 금융 데이터 분석 4기 (주말반)

  • 모임기간

    2018.3.17 (토) 14:00 ~ 2018.4.21 (토) 18:00

  • 모임장소

    [세라하우징]서울특별시 강남구 선릉로 614-1 나라빌딩 1층 인사이트 캠퍼스 제1강의장

Financial Data Analysis
& Reinforcement Learning
#알파고의 핵심 이론인 #강화학습(Reinforcement Learning)을 통해서 데이터 스스로 투자의 #최적의사결정을 찾아가는 모델을 만들어 냅니다.

현대 금융시장은 다양한 상품들이 서로 복잡한 관계로 얽혀 있으며 방대한 양의 데이터를 끊임없이 쏟아내고 있습니다. 효율적인 투자를 위해서는 이를 효과적으로 분석하여 시장의 상태를 정확히 파악하는 것이 중요합니다. 데이터를 효과적으로 다루기 위해 빅데이터, 기계학습 같은 방법이 주로 사용되고 있으며, 최근에는 딥러닝 (Deep Learning)이 특히 주목 받고 있습니다.

금융공학, 시장미시구조론 등의 금융 이론을 이용하여 데이터로부터 다양한 Feature들을 생성한 후 학습 데이터를 구축하고, 기계학습이나 인공지능 기법 등으로 학습 데이터를 분석하여 시장의 현재 상태를 파악하고 향후 상태를 추정하여 투자 의사결정에 활용하는 것이 일반적인 절차라 할 수 있습니다.

강화학습 (Reinforcement Learning)은 기계학습이나 인공지능의 한 분야이긴 하지만 약간 다른 특성을 가지고 있습니다. 강화학습은 최적화 (Optimization)와 밀접한 관계가 있고, 금융공학 이론도 최적화 (Optimal Stochastic Control)에 큰 관심을 두고 있습니다. 따라서 최적화라는 관점에서 보면 강화학습은 금융 시장과 매우 밀접한 관계에 있다고 할 수 있습니다. 시장이 현재 어떤 상태에 있는지 추정하고, 이 상태에서 어떤 행위를 수행하는 것이 가장 합리적인지 판단하는 것이 최적화의 목표라 할 수 있습니다.

강화학습은 크게 (1) Value based 접근법, (2) Policy based 접근법, 그리고 (3) Actor, Critic 접근법이 있는데, 본 교육에서는 Value based 접근법에 대해 다룹니다. Value based 접근법은 시장의 상태가 변할 때 각 상태의 가치 (Value)와, 가능한 액션 (매도/매수/홀딩/청산 등)들에 대한 가치를 추정하여 가치가 가장 큰 정책을 선택하도록 최적화하는 방법입니다.

본 교육 과정은 강화학습을 통해 최적 투자의사결정 정책을 수립하는 방법에 대해 다루고 있습니다. 참고로, 본 과정은 금융 이론과 기계학습, 그리고 프로그래밍 (Python등)에 대한 기본적인 개념을 어느 정도 알고 있다는 전제하에 강화학습을 다루고 있습니다.

신청기간 2018.2.19 (월) 18:30 ~ 2018.3.17 (토) 13:00

  • 본 모임은 외부접수 모임입니다.

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[세라하우징]서울특별시 강남구 선릉로 614-1 나라빌딩 1층 인사이트 캠퍼스 제1강의장

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