하루 1% 수익률 도전! 인공지능 주식 로봇 만들기, 2023/1/14(토) 20:00

490,000

ZOOM을 사용하여 Online Live 방식으로 진행되는 강좌입니다. 

본 강의에서는 인간이 설계한 퀀트 트레이딩 전략을 알파고와 같은 인공지능 로봇에게 학습시켜 스스로 최적의 타이밍을 포착하여 주식 매수/매도 시그널을 생성하는 시스템 구현 방법을 파이썬 코딩 실습을 통해 자세히 설명 드립니다. 트레이딩 로봇 구현에 필요한 심층강화학습(Deep Reinforcement) 모형에 대한 자세한 이론 설명과 코딩 전과정을 단계별로 차근차근 설명드립니다. 뿐만 아니라, 실전에 바로 적용가능한 소스코드를 제공해드리므로 로봇을 각자 트레이딩 환경에 맞게 훈련시켜 사용 가능합니다.

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카테고리:

설명

개강 2023년 1월 14(토)  오후 8시
일정 2023/1/14 ~ 2023/2/11  매주 토요일 20:00-22:00
장소 Online Live (ZOOM 화상 강의)
강사 한창호, 콴트글로벌 대표 / 경제학박사
문의 crm@quantglobal.co.kr, 02.761.8090
기타 실습을 위한 노트북 컴퓨터 지참 필수
특징 1 수료증 발급
특징 2 실전에 사용 가능한 소스코드 제공
사후교육 강의 녹화 동영상 3개월간 제공. 강의 후 2일내 업로드됨


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수강신청서(인공지능 주식로봇 만들기- 2023/1/14)
수강목적
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<WEEK 1> 강화학습 입문

I 강의 주제 강의 내용
1 인공지능 학습 알고리듬 지도학습/비지도학습/강화학습 정의 및 차이점
2 강화학습의 차별성 Observation/Reward, Exploit/Exploration, 지연된 보상
3 강화학습 구성요소1: Entity Agent, Environment
4 강화학습 구성요소 2: Communication Action, Reward, Observation

 

<WEEK 2> Markov decision process

II 강의 주제 강의 내용
1 Markov process Markov property 정의, 전이행렬, 상태 집합, 에피소드
2 Markov reward process Return 과 Reward 구별, 할인 계수, 에피소드의 수익
3 Markov Decision Process MRP에 Action space 추가
4 Policy RL에서 정책이 가지는 의미

 

<WEEK 3> Q-learning

III 강의 주제 강의 내용
1 Value of state Value of state 정의, value 와 policy 간의 관계
2 Bellman Equation 확정적인 경우/확률적인 경우 Bellman 방정식 정의
3 Value of Action Value of Action 정의, Value Iteration Algorithm
4 Q-learning 예제 Q-learning 알고리듬, R-matrix, Q-matrix

 

<WEEK 4> 트레이딩 로봇 구현 1

IV 강의 주제 강의 내용
1 Deep Q-learning DQN을 이용한 주식트레이딩 로봇 기본 구조 설계
2 트레이딩 전략 설계 MACD를 이용한 이용한 트레이딩 전략 설계
3 기술적 지표 입력변수로 사용할 각종 기술적 지표를 TA-Lib 이용하여 생성
4 주식 데이터 데이터 입수 및 전처리

 

<WEEK 5> 트레이딩 로봇 구현 2

V 강의 주제 강의 내용
1 트레이딩 로봇 세부 구조 코딩 Agent, DQN, Remember, Experience replay, Act
2 모형 훈련 Hyperparameter 값을 다양하게 조정하면서 최적의 결과가 도출되도록 모형 훈련
3 모형 성능 측정 테스터 데이터를 이용하여 confusion matrix 생성하여 모형 성능 측정
4 마무리 향후 개발 방향에 대한 조언

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