퀀티랩 주식투자 대표 모델인 Quantylab Long-Term Trading (QL) 모델을 업데이트 했습니다. 기존 모델에 비해 다양한 시장지표 및 종목지표를 추가하고 레이블링을 조정하는 작업이었습니다.

기존의 퀀티랩 모델은 중/장기 투자를 목적으로 하는 딥러닝 모델입니다. 이 포스트에서는 데이트레이딩(일명 단타)를 위한 모델 구축에 대해 다룹니다.

퀀티랩 딥러닝 주식 종목 랭킹 모델을 개선했습니다. 다양한 자질을 추가했고 학습 방식도 많이 변경했습니다. 백테스팅 결과 기존의 모델에 비해 더 나은 결과를 얻을 수 있었습니다.

최근 언택트 대표주로 매섭게 주가가 상승한 카카오(035720) 종목에 대한 기본적, 기술적, 수급, 딥러닝 분석 정보를 공유합니다.

이번 포스트에서는 최근 구축한 주식종목 랭킹모델의 2020년 상반기 백테스팅 결과를 정리합니다.

이번 포스트에서는 최근 구축한 주식종목 랭킹모델의 2019년도 1년치 백테스팅 결과를 정리합니다.

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.

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.

강화학습은 스스로 학습하는 머신러닝 기법으로서 주식 데이터 학습에 잘 적용되는 기법입니다. 이 책은 파이썬을 이용한 강화학습 기반의 주식투자 시뮬레이션 프로그램을 개발하는 방법을 설명합니다. 이를 위해 이론과 코드 수준에서 상세한 설명을 덧붙였습니다. 이 책을 통해 딥러닝과 강화학습을 이해하고 이를 주식투자를 비롯한 다양한 도메인에서 활용할 수 있을 것입니다.