인공지능 투자스터디 모집합니다.(마감)

교재 : 퀀트 투자를 위한 머신러닝·딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/e

교재의 목적 : 포트폴리오 투자 관련 데이터의 벡테스팅 및 해당데이터를 활용한 머신러닝&딥러닝 투자모델링.

커리큘럼: 약 3개월 코스입니다. 해당 코스이후에 한달 휴식, 협의 후 관련주제로 스터디 혹은 프로젝트 진행합니다.

단계	Week	주제	내용 및 예제
1	1	Orientation	Study Orientation
			예제 Installation chapter 설명
			예제 data chapter 설명 (create_datasets.ipynb)
	2	04_alpha_factor_research 구현	4장 내용 study
			01_feature_engineering.ipynb
			02_how_to_use_talib.ipynb
2	3	07_linear_models 구현	7장 내용 study
			03_preparing_the_model_data.ipynb
			05_predicting_stock_returns_with_linear_regression.ipynb
	4	08_ml4t_workflow 구현	8장 내용 study
			00_data -> data_prep.py
			03_backtesting_with_backtrader.ipynb
3	5	12_gradient_boosting_machines 구현	12장 내용 study
			04_preparing_the_model_data.ipynb
		pytorch 변환	17장 tensorflow -> pytorch 변환 내용 설명
	6	17_deep_learning 구현 - 1	17장 내용 study
			03_how_to_use_pytorch.ipynb
			04_3_optimizing_a_NN_architecture_for_traing_pytorch.ipynb
	7	17_deep_learning 구현 - 2	04_4_optimizing_a_NN_architecture_for_prediction_pytorch.ipynb
			05_1_backtesting_with_backtrader.ipynb
	8	향후 계획	18장부터 22장까지 study 계속 여부 협의

커리큘럼을 3-4개월 과정으로 압축했습니다. 집중스터디 모드입니다. 참고하세요.

3-4개월마다 집중스터디하고 1개월 휴식후 다음커리큘럼으로 진행할 예정입니다.

본 스터디 목적과 방향성은 다음 설문지를 작성하시면, 이해가능합니다.

설문지 질문사항 보시고, 참여를 원하시면, 설문지를 제출해주세요.

주 1회 온라인스터디(토요일 오전10시~12시)

월 1회 오프라인스터디

(주당 1회 온라인 스터디, 월간 1회 오프라인 스터디)

오프라인스터디 여의도국회의사당역(9호선)

모집인원 : 6명 (현재 4명)

감사합니다.