RLTrader의 설계

Posted on Sun 29 March 2020 in book • 4 min read

RLTrader는 여러 파이썬 모듈로 구성돼 있습니다. 주식투자 강화학습에서 필요한 참여 요소와 역할을 분석해 모듈로 묶었습니다. 모듈마다 나름의 역할을 담당하며 다른 모듈과 서로 연관 관계(association)가 있기도 합니다.

RLTrader 개발에 필요한 환경

Posted on Sun 29 March 2020 in book • 4 min read

이번 장에서는 파이썬으로 강화학습 기반 주식투자 시스템인 RLTrader를 개발하는 과정을 소스 코드 수준에서 상세히 설명합니다.

주식투자 강화학습 과정 확인의 필요성

Posted on Sat 28 March 2020 in book • 3 min read

주식투자 강화학습을 진행하면 정해진 환경에서 매순간 무작위로 행동을 결정하거나 신경망으로 행동을 결정한 다음, 에이전트가 결정된 행동을 수행하고 그 결과로 에이전트의 상태가 변경됩니다. 이번 절에서는 주식투자 강화학습 과정을 확인하는 방법을 다룹니다.

주식투자 분야에서 강화학습 효과를 차별화하는 요인들

Posted on Thu 26 March 2020 in book • 7 min read

주식투자 강화학습에서는 강화학습 모델을 다양하게 구성할 수 있습니다. 강화학습 모델에서 고려할 학습 데이터, 보상 규칙, 행동의 종류, 신경망 종류, 강화학습 기법 등을 달리할 수 있으며, 이에 따라 강화학습의 효과가 달라질 수 있습니다. 이렇게 다양한 차별화 요인이 존재하기 때문에 어떠한 강화학습 모델이 효과적으로 주식투자를 학습할 수 있을지는 다양한 실험과 비교 분석을 해야 알 수 있습니다.

주식투자 강화학습 절차(process)

Posted on Thu 26 March 2020 in book • 2 min read

강화학습은 환경, 에이전트, 신경망이 서로 상호작용하면서 학습을 수행하기 때문에 그 과정이 일반적인 머신러닝보다 복잡합니다. 여기서는 주식투자를 위한 강화학습 절차를 순서도와 함께 살펴봅니다.

거래 수수료와 거래세

Posted on Wed 25 March 2020 in book • 2 min read

실제 투자에서는 거래 수수료와 거래세를 비용으로 고려해야 합니다. 적용하는 수수료와 세금은 다음과 같습니다.

강화학습을 이용한 주식투자란?

Posted on Sat 21 March 2020 in book • 4 min read

이전 장에서 현재까지의 강화학습은 주로 게임용 인공지능에 사용됐다고 했습니다. 그러나 강화학습이 적용될 수 있는 범위는 무궁무진합니다. 이번 장에서는 주식투자에 강화학습을 적용하는 방법을 알아보겠습니다.

금융 데이터 분석 방법

Posted on Wed 18 March 2020 in book • 5 min read

금융 데이터 분석 방법에 딱히 표준이 있는 것은 아니지만 많은 투자자들이 주로 '기본적 분석', '기술적 분석', '감성 분석'을 얘기합니다. 이번 장에서는 이 세 가지 방법들에 대해서 소개하겠습니다.

딥러닝 발전 과정

Posted on Tue 10 March 2020 in book • 5 min read

최근 주목받는 딥러닝은 사실 오랜 역사를 역사를 가지고 있습니다. 이번 장에서는 딥러닝의 시초라 할 수 있는 퍼셉트론부터 발전된 형태의 인공 신경망을 거쳐 딥러닝으로 여겨지는 심층 신경망에 대해서 다룹니다.

딥러닝이란?

Posted on Tue 10 March 2020 in book • 4 min read

이번 장에서는 딥러닝(deep learning)과 강화학습(reinforcement learning)의 이론과 적용 사례를 소개합니다. 이 책은 강화학습을 주식투자에 적용하는 것과 파이썬으로 강화학습 기반 주식투자 시스템을 구현하는 것이 목적입니다. 여기서 딥러닝을 다루는 이유는 강화학습이 딥러닝의 일환으로 볼 수 있기 때문입니다. 그래서 딥러닝의 전반적인 이론을 먼저 소개하고 강화학습의 이론을 이어서 소개합니다.