RLTrader 개발에 필요한 환경
2020-03-29 • rltrader • stock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습, development, 개발, environment, 환경 • 4 min read
이번 장에서는 파이썬으로 강화학습 기반 주식투자 시스템인 RLTrader를 개발하는 과정을 소스 코드 수준에서 상세히 설명합니다.
주식투자 강화학습 과정 확인의 필요성
2020-03-28 • rltrader • stock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습, visualize, 가시화 • 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
2020-03-26 • rltrader • stock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습 • 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)
2020-03-26 • rltrader • stock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습, process, 절차 • 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
2020-03-25 • rltrader • stock, 주식, tax, 세금, fee, 수수료 • 2 min read
실제 투자에서는 거래 수수료와 거래세를 비용으로 고려해야 합니다. 적용하는 수수료와 세금은 다음과 같습니다.
강화학습을 이용한 주식투자란?
2020-03-21 • rltrader • stock, 주식, reinforcement learning, 강화학습 • 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.
파이썬으로 네이버 금융 뉴스 크롤링하기
2017-11-08 • quant • python, stock, news, crawling • 7 min read
네이버 주식에서 뉴스를 크롤링하는 간단한 파이썬 코드를 소개합니다.
파이썬을 이용한 자동 주식투자 시스템 개발 튜토리얼 - 키움증권편
2017-08-09 • quant • python, stock, kiwoom, api • 11 min read
많은 분들이 주식투자를 해보셨거나 적어도 관심은 있으실 것입니다. 그러나 막상 주식투자를 해서 수익을 내는 분들은 많지 않은 것이 현실입니다. 많은 분들이 주식시장에서 이기지 못합니다. 그 이유는 욕심때문에 종목 매매를 객관적으로 하지 못해서, 계속해서 주식시장을 들여다볼 시간이 없어서일 수 있습니다. 시스템 트레이딩은 정해진 규칙으로 객관적으로 종목을 매매하여 객관성을 유지하고, 시스템이 자동으로 투자하기 때문에 주식시장을 계속 들여다보지 않아도 되는 등의 다양한 장점을 가집니다. 이 책을 통해 자신만의 자동 투자 시스템을 구현하여 모두 주식시장에서 성공적인 투자자가 될 수 있기를 바라봅니다.