[충정로역/파이썬 실습] 강화학습을 활용한 금융 데이터 분석 7기

강의소개

강화학습(Reinforcement Learning)을 통해서 데이터 스스로 투자의 최적의사결정을 찾아가는 모델을 만듭니다.

현대 금융시장은 다양한 상품들이 서로 복잡한 관계로 얽혀 방대한 양의 데이터를 끊임없이 쏟아냅니다. 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 주목 받고 있습니다.

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.

수강리뷰

3기 수강생

강의 중에 다룬 실습에 대해서는 실습파일을 전부 주시는데 이 점이 매우 좋았습니다. 강의 시간에 수업을 다 따라가지 못하더라도 집에 가서 복습할 수 있기 때문입니다. 실습파일을 개인적으로도 공부하면서 강의를 따라가면 훨씬 얻어가는 내용이 많을 것입니다.

3기 수강생

강화학습 전반에 대한 내용을 다 다루기 때문에, 상당히 방대한 내용인데 20시간이라는 짧은 시간 동안 알차게 전 범위를 다룬 것 같습니다. 동시에 강화학습의 공부 방향성에 대해서도 구체적으로 잘 제시를 해 주셔서 감사했습니다.

4기 수강생

딥 강화학습에 대한 이론적 배경과 적용에 대해 알게 되었습니다. 특히 DQN 분야에 대해 보다 상세하게 알게 되어서 좋았습니다. R 또는 파이썬으로 분석한 내용을 oracle 데이터베이스에 저장하고 증권사 api를 이용하여 보다 자세한 데이터를 가지고 배웠던 기법들을 활용해보고 싶습니다.

수강대상

실무 투자자

새로운 방법으로 금융 투자 분석을 시도하고 싶은 실무자/투자자

금융IT 개발자

금융 IT 개발자 및 일반 투자자

학계 관련자

금융, 재무 관련 전공 대학생/대학원생

강의교수 소개

조성현 강의교수님

現 핀인사이트 인사이트 캠퍼스팀 연구 강의교수 및 사외 이사

前 Lucent Technologies, Bell-Labs Innovations 수석 연구원

강의 일정 및 강의 장소