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Пікірлер
@user-fy3vq4il3m 6 күн бұрын
저도 선생님과 거의 비슷한 진로를 희망하고 있습니다. 추천하는 책(AI, CS, 트레이딩, 금융/경제 등) [일부 블로그에 있지만] 공부하기 좋은, 활용하기 좋은 Github Repo들 실전 트레이딩을 하기 위한 준비 트레이딩과 이론의 차이 등 많이 배워보고 싶다는 생각을 많이 합니다. 본인이 집대성하신 노력의 산물을 다른 사람들에게 공유한다는 것이 어려운 일인데, 매번 좋은 내용으로 포스팅 해주셔서 정말 감사드립니다. 요 영상은 한 프레임씩 보면서 따라 연습해보겠습니다 :)
@user-fy3vq4il3m 6 күн бұрын
안녕하세요. 선생님. 영상 잘 보고 있습니다.
@minor_8823 7 күн бұрын
하반기 첫 영상도 어마어마하네요 감사합니다~
@okkmoo 14 күн бұрын
기대가됩니다 문제 접근법과 개인적 미션에 감탄
@minor_8823 15 күн бұрын
남은 하반기도 화이팅입니다.
@Orange-kt3gy Ай бұрын
잼있는 방법이네요... 저도 비슷한 고민들을하고 있지만 다른 approach로 준비중인데, 마지막에 말씀하신것처럼 현재 가진걸로 세상이나 스스로에게 기여를 할수있다면 점점더 좋은 것을 할 기회가 있지 않을까 생각합니다. 화이팅하시길요~
@luckyleeky1 Ай бұрын
안녕하세요. 대기업에서 딥러닝 알고리즘 개발을 하고 있습니다. 개인적으로 주식에 매우 진심이어서 저도 항상 딥모델로 주식 데이터 학습을 고민 하고 있었습니다. 저와 관심사 같은 분을 찾게 되어 매우 반갑습니다. 앞으로 좋은 인연이 되고 서로 도움이되는 소통을 하게 되길 바랍니다 ^^
@jerry1256 Ай бұрын
영상과 관련은 없지만 늘 생각한게 훈훈하니 잘생기셨네요 ㅎㅎ 늘 응원합니다!
@josephchu9441 Ай бұрын
처음 연구 시작 하셨을때 부터 지켜봤는데 이루어내신 성과가 귀감이 됩니다. 항상 좋은 글과 영상 감사드립니다 ~~
@user-pk8op8jy9z 2 ай бұрын
개멋지다
@user-sv2fx2lf7q 2 ай бұрын
영상 잘 보았습니다. 세이지메이커를 사용하면 금액이 너무 많이 들지 않을까 싶습니다.
@minor_8823 2 ай бұрын
오늘도 잘 봤습니다 감사합니다
@machineshuffle5323 2 ай бұрын
개인적으로 궁금한 것이 투자 쪽에서 -1은 기본적으로 +1 과 같은데, 백테스팅 과정에서 직전 포지션 방향성 o,x 누적 혹은 누적 수익 등으로 점수를 매겨 적중률이 50% 이상이면 신호대로 50% 미만이면 신호 반대로. 이런식으로 했을때 누적 수익이 유의미하게 차이가 날까요? 아니면 별 차이 없을까요?
@user-nn5fp7tl2j 2 ай бұрын
저도 요새 관심있는 분야인데 좋은 영상 남겨주셔서 감사합니다 :)
@user-sv2fx2lf7q 2 ай бұрын
오. 좋은 내용 감사합니다.
@minor_8823 2 ай бұрын
좋은 정보 감사드립니다 응원합니다..! 구독자 1천명 ..코앞이네요 축하드립니다
@user-cy7dg4xf7z 2 ай бұрын
안녕하세요 질문하나 드립니다, 투자쪽에서 사람들이 그 분야 도메인을 공부를 해야하는데, 잘 하지 않고 일단 매수하는 현상을 자주 볼 수 있습니다. 그런데 코인쪽과 같은 분야는 더더욱 이런 백그라운드 공부를 하지 않는 것 같더군요... 돈 넣는곳 백서를 읽지 않는건 기본이고 탈 중앙화가 뭔지 모르는 사람들도 많은 것 같습니다 이런 상황에서 코인쪽에 머신러닝을 도입한다고 했을때 코인쪽에서 데이터 도메인을 파악하는게 의미가 있나(?) 싶었습니다... 요즘 주식은 그래도 사람들이 금리공부와 도메인에 대한 공부를 하고 유망한 부분들을 찾아내서 투자를 하는 것 같습니다 이런의미로 비교적(코인과 비교적) 합리적인 근거 데이터가 쌓이는 것 같은데요 그런데 코인에서는 설명해주신 내용으로 근거를 쌓을수가 있는건가..? 싶더군요 즉, 결론은 다른 사람들이 이렇게 투자를 하지 않기때문에, 도메인 기반 데이터 패턴 예측이 불가능할 것이란 것이 제 견해입니다... 영상 찍은지 2년이 지났는데, 생각은 동일하신지 아니면 제가 어리석은 생각을 하는것인지 고견을 여쭙습니다...(_ _)
@minor_8823 3 ай бұрын
멋지십니다 우연하게 알고리즘의 선택을 받아 들어오게 됐습니다 구독박고 응원하겠습니다!
@kwonlego2741 3 ай бұрын
알고리즘에 우연히 떠서 들어왔습니다. 저는 프로그래밍에 대해선 지식이 별로 없지만, 챗지피티를 기반으로 트레이딩을 시키도록 훈련한다는 것이 신기하네요^^. 챗지피티는 단순히 언어모델인줄로만 알았는데 말입니다. 도움이 될지는 모르겠습니다만.. 시장이 계속 변화를 해도, 방법론의 본질 자체는 바뀌지 않는다고 생각합니다. AI의 학습 능력과 방대한 정보를 통해 정형화된 방법론에서 더 유동적으로 적용할 수 있게 된다면 정말 좋겠지만, 길지는 않지만 제 트레이딩 경험상 정형화된 방법론 만으로도 충분히 수익을 가져올 수 있다고 생각해서요. 꼭 모든 상황에 대처할 필요는 없다고 생각합니다. 채널에 다른 영상들도 보아하니 꾸준히 개발을 진행해오신 것 같은데 잘 되시길 응원하겠습니다.
@user-wd8xe3ug3g 3 ай бұрын
응원합니다. ^^ 저도 많은 도움이 됩니다.
@noahan2492 3 ай бұрын
흥미롭네요. 시도와 도전을 언제나 응원합니다.
@kica7693 3 ай бұрын
금융 관련 조언은 금융위 허가가 필요한 사업 아닌가요?
@_jetech 3 ай бұрын
네 맞습니다
@Moonsung0428 3 ай бұрын
흥미롭네요. 다음 영상들 기대해보겠습니다.
@noahan2492 3 ай бұрын
잘봤습니다. 양질의 내용이네요. 구독하고 갑니다.
@user-sv2fx2lf7q 4 ай бұрын
와우.. 이런 내용 좋아요... 다음 영상도 기대가 됩니다.
@user-cn4nk5ts4r 5 ай бұрын
오 어렵지만 퀄리티있는 영상같네요 혹시 암호화폐도 온체인데이터 등 데이터 수집을해서 할 수있을까요
@machineshuffle5323 5 ай бұрын
주식 모멘텀 투자를 할때 세금과 수수료는 어떤식으로 처리 하시나요? 어디까지나 직관적으로 하는 말 입니다만, 1달이라는 기간이 충분한 변동성을 보이지 않는 기간이 아닌가 싶어서요. 전체 종목이 교체된다는 가정하에 0.3% 정도의 비용이 매달 발생하는 건데, 비용을 정당화 할 변동 폭을 어느 정도로 상정하셨는지 궁금합니다. 가령 저는 선물 거래를 할 때, 왕복 슬립피지 3틱+수수료를 비용으로 두고 손절, 익절 폭이 이 비용을 2% 미만으로 둘 수 있다고 판단했을때만 포지션에 들어가거든요. 그 이하는 장기적으로 슬립피지와 수수료에 녹아내릴 확률이 높다고 봐서요.
@_jetech 5 ай бұрын
안녕하세요. 주식같은 경우 매달 새로운 데이터로 주식을 조회하지만 재무데이터가 분기별로 업데이트 되다보니 분기 데이터 업데이트 전에는 전달 주식이 다음달에도 유지되는 경우도 있습니다. 말씀주신대로 1달 내에 주식 비중 전체를 회전시키는건 비효율적고 영상에서는 매달 신규 구매할 주식을 올리고있지만 전달 구매 주식을 하루만에 바로 100% 팔지않고 매수기간동안 가격조정추이를 보면서 30%, 50%.. 씩 비워내고 있습니다. 결과적으로 주식으로만 포지션에 대한 매매금액 회전율을 채우려면 3달 정도 걸리는 것 같습니다.
@user-ix9uo4cu8s 5 ай бұрын
항상 영상만 보다가 오늘 구독합니다. 정말 너무 재미있는 영상 올려주셔서 항상 감사합니다.
@user-jd1ck9ej4n 5 ай бұрын
그게 그렇게 잘맞으면 본인만쓰시지.결론은 AI프로그램팔이 하겠단말이네요. 말안해도 뭔말인지알죠?
@user-jd1ck9ej4n 5 ай бұрын
패턴은 어떠한 맥점에 도달했다는것이지 오른다,내린다가 아님.시세가 결정난후에 이러한 패턴이었다를 증명할뿐 예측은 못합니다.
@bokehlight1241 5 ай бұрын
퀀텀투자자들도 곧 있으면 실업자되겠네요 ㅎ 재밌게 잘 봤습니다. 기술 발전은 놀랍지만 다뤄야 할 데이터를 정량적으로 입력가공하는 과정에서 많은 난관이 있을거라고 예상합니다. 사람도 모르는 걸 기계보고 학습하게 만드는 게 쉽지 않을거라고 생각합니다.
@user-tg6jk6bo4y 5 ай бұрын
재밌네요
@하이퍼노마드 5 ай бұрын
정말 궁금하던 주제인데 감사합니다~!
@minsuksung 5 ай бұрын
흥미롭네요 잘 보고 가요~
@amureadong 5 ай бұрын
안녕하세요! 영상 재밌게 봤습니다!! 뭔가 모델로 예측한 가격을 기반으로 rl 모델을 구성해도 재밌을것 같아욜. 혹시 각 시간마다 수집되는 데이터의 종류는 어떤것인가요??
@_jetech 5 ай бұрын
댓글 감사합니다. 이번 모델은 간단한 특성들로만 구성했습니다. 가격과 거래량으로만 파생된 데이터들입니다.
@machineshuffle5323 6 ай бұрын
참... AI는 투기자인 저한테는 매우 거슬리는 발명품이 아닌가 싶습니다. 손에서 엑셀로, 엑셀에서 파이썬으로 시장 데이터를 처리하는 방법이 변화할때 앞의 2단계는 그나마 기본은 따라갈 수 있었습니다만, AI는 보면 볼수록 제 능력에서 이해하기가 힘들고 상상력을 발휘해도 활용방안이 떠오르지 않습니다. 한편으로는 내가 이해를 하든 하지 않든 시장은 돈으로 하는 투표니까 추세를 추종하는한 달라질건 없고 메이저 플레이어들의 기술, 자본 격차가 커질수록 시장의 방향성은 분명해지고 속도는 빨라질테니 유리하면 유리했지 불리할 이유는 없어보이긴 합니다. 저 같은 평범한 사람은 원래 기술발전에 뒤쳐지는게 정상이라서 평상시에는 느낄일이 없습니다만, 이번 한 해는 내가 뒤쳐지고 있다. 그리고 이 차이는 앞으로 더 커질거라는 불길한 확신만 주는 한 해인것 같습니다.
@machineshuffle5323 6 ай бұрын
암호화폐의 경우 명목자금은 100만원으로 설정하셨는데, 실제 자금은 얼마 정도라고 설정하고 포지션 크기를 정하신 건가요? 제가 암호화폐 시장은 잘 몰라서 리스크 관리에서 어떻게 접근하시는지 의견을 좀 알고 싶네요.
@_jetech 6 ай бұрын
안녕하세요 개인성향마다 다를 것 같긴한데요. 저는 알고리즘의 백테스트상 MDD(고점대비최대하락)를 근거로 전체 자산의 비중을 적용합니다. 예를 들어 내가 전체 자산의 -10% 하락을 견딜 수 있고 내 전략의 과거 백테스트 MDD가 -50%라면 내 자산의 100%를 투자하면 -50%의 하락을 견뎌야하기 때문에 내 자산의 20%를 투자하면 -10%의 하락을 기대하고 설정했던 자산 전체 10%하락을 맞추는 비율은 20%가 되는것입니다. 운용하는 자산들이 많아지면(자산배분, 주식, 암호화폐) 각 자산별로 허용하는 하락비중을 생각해보고 설정하시면 좋을 것 같습니다.
@machineshuffle5323 6 ай бұрын
@@_jetech 알려주셔서 감사합니다. 간단한 추가질문으로 너무 당연히 알고 있어야 하는데, 제가 과거 영상을 못 봐서 한가지 더 질문드립니다. 암호화폐시장은 기존의 시장보다 포지션크기를 자유롭게 할 수 있는게 장점이라고 보는데, 혹시 알고리즘이 진입과 동시에 손절가가 잡히는 시스템이라면, 거래마다 다른 손절폭에 따라 포지션크기를 정비례해서 적용하시는지 아닌지도 알고 싶네요. 가령 거래비용등 무시하고 진입가에서 손절까지가 100틱짜리 거래의 포지션 크기가 100달러라면 50틱 짜리는 200달러로 설정하는 식으로 탄력적으로 운용하시는지 아니면 명목금액에 따라서 계약크기를 결정하시는지 궁금합니다.
@_jetech 6 ай бұрын
@machineshuffle5323 일단 저는 변동성 돌파전략에 기반해서 운용하고있습니다. 많이 알려진 전략이라 아실것 같은데 그로인해 거래마다 다른 손절폭을 갖고있습니다. 그리고 포지션은 손절폭과 상관없이 항상 일정합니다. 손실은 제한하고 수익을 극대화 해서 손익비를 좋게하는것을 목표로 하고있습니다. 목적을 어느곳에 두느냐에 따라 달라질 것 같은데요. 변동성을 제어하고 싶으면 최근 변동이 심하면 포지션을 낮추는 로직을 넣고 모멘텀을 이용해 수익을 극대화 하려는 사람이 제 경우일 거 같습니다. 앞으로 이런것들을 정할때 답변달아주실때 고민하신 그 마음을 저도 알고있고 고민했었고 정확한 답도 사실 없는 영역이라. 최적의 비율이나 수치들을 AI를 이용해서 계산하고 개선하려는 생각을 하고있습니다 ㅎ
@machineshuffle5323 6 ай бұрын
@@_jetech 답변을 자세하고 친절하게 해주셔서 감사합니다. 개인적으로 손실을 어떤식으로 다루는가가 무엇보다 중요하다고 생각해서 기회(?)가 생긴김에 여러가지를 물어봤네요. 광고로는 AI를 쓴다고 하는 업체들이 알파고 이후 넘쳐나지만, 실제로 AI를 사용하는 사람을 보기는 쉽지 않으니 어떤식으로 접근하시는지 알고 싶었습니다. 투자 영상의 주제로는 별로 매력적인 주제는 아니지만, 손실을 처리하는 방법에 대한 내용을 올려주시면 전통적(?)투기자와 보는 시각이 같으면 같은 대로, 다르면 다른 대로 배울것이 많지 않을까 합니다.
@ykjeong8399 6 ай бұрын
매우 좋네요~
@5bangs197 6 ай бұрын
우연히 알고리즘에 떠서 봤습니다. 개발자이자 알고리즘 트레이더로서 유익한 내용 잘 보고 갑니다.
@jeanw1877 6 ай бұрын
주식하는 대학원생인데 다루는 주제가 재밌네요. 저도 시간생기면 다루어보고 싶네요.
@stockbear 6 ай бұрын
신기하네요
@tteu_media9749 7 ай бұрын
첫 영상부터 보고있는데 비전문가는 이해가 다소 어렵네요ㅜ
@sungminlee8716 7 ай бұрын
잘봤습니다ㅎㅎ
@sungminlee8716 8 ай бұрын
혹시 자산배분 비중 로직 힌트 주실 수 있을까요?ㅜㅠ
@_jetech 8 ай бұрын
안녕하세요. 모멘텀과 시즈널리티에 기반한 동적자산배분으로 설명할 수 있을 것 같습니다.
@sungminlee8716 8 ай бұрын
저도 모멘텀 기반 weight만들고자 하는데, 데이터 개수가 너무 적어서 overfitting이 우려되는데 autoencoder가 많이 도움되겠네요ㅎㅎ..모멘텀 target label을 regression으로 하는것이 좋을지 아니면 모멘텀 랭크를 부여해서 classification(softmax)이 좋을지 혹시 생각 여쭤봐도 될까요?
@sungminlee8716 8 ай бұрын
그리고 모멘텀도 중요한데 자산 volatility고려해서 최적의 sharpe ratio weight을 target label로 하고자 했는데..그냥 깔끔하게 모멘텀만 포착하고 covariance는 기존의 mean variance weight참고하는것이 더 좋겠죠?..ㅜ
@_jetech 8 ай бұрын
저는 단순히 상승, 하락으로 부여하기보다는, 자산별 상관관계도 고려할 수 있게 regression 되어서 실수형 라벨을 사용해도 괜찮을것같습니다. 자산들간의 상관관계가 있을 수 있고 결국 자산들도 사이클별로 돌아가면서 상승을 맞이할텐데 잘 학습된 모델이라면 경제 변화에 따라 자산교체비용을 최소화하면서 리밸런싱될 수 있을것같기도 하구요. sharp ratio 같은 경우는 결국 백테스트를 통해 얻을 수 있을텐데 그렇게되면 저는 과거 데이터에 크게 의존하게 되고 과거 데이터에 잘 작동하고 성과가좋은 비중의 자산배분 모델로만 학습하게 될 것 같아서 개인적으로는 선호하지는 않습니다. 모멘텀의 장점은 우리가 경험하지 못했던 경제 이벤트가 발생해도 대응이 가능한 것이라고 생각해서요. 제거 겁이많은 편이라 물론 제가 살아있는동안 역사, 과거의 패턴대로 투자만 하더라도 큰 성과가 날 수 있는 부분이라 이 부분부터는 개인의 영역으로 가야할 것 같습니다. 만들어진 AI들도 결국 AI를 만들어낸 데이터 과학자들의 성향을 어느정도 닮는거같네요 ㅎ
@sungminlee8716 8 ай бұрын
@@_jetech regression이 말씀하신대로 그런강점이 있겠네요...! 감사합니다 저도 자산 상관관계까지 고려하는건 너무 욕심같긴 하더라구요ㅎㅎ 순수하게 모멘텀 하나에 최대한 집중해야겠네요 인사이트 너무감사드립니다!ㅎㅎ
@jlee1558 9 ай бұрын
감사히 재미있게 봤습니다.
@user-ld8lc4ex4m 9 ай бұрын
즐추하세용
@user-ld8lc4ex4m 10 ай бұрын
공유해주셔서 감사합니닷
@user-xw2yt1yn8s 10 ай бұрын
매번 잘보고 있습니다
@21dijk85 10 ай бұрын
좋은정보 감사합니다😊
@user-dw3zl3so6b 10 ай бұрын
좋은 영상 감사합니다