파이썬과 케라스를 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 (개정판)
2020-02-15 • reinforcement learning, rl, rltrader, 딥러닝, 강화학습, 주식투자, 파이썬, 케라스, python, keras • 1 min read
강화학습 주식투자 RLTrader Github 리포지토리
- 금융 데이터란?
- 금융 데이터 분석의 필요성
- 금융 데이터 분석 방법
- 전통적인 퀀트투자 방법
- 포트폴리오 평가
- 딥러닝이란?
- 딥러닝 발전 과정
- 강화학습(reinforcement learning)이란?
- 강화학습을 이용한 주식투자란?
- 거래 수수료와 거래세
- 주식투자 분야에서 강화학습 효과를 차별화하는 요인들
- 주식투자 강화학습 절차
- 주식투자 강화학습 과정 확인의 필요성
- RLTrader 개발에 필요한 환경
- RLTrader의 설계
- RLTrader의 환경 모듈 개발
- RLTrader의 에이전트 모듈 개발
- RLTrader의 신경망 모듈 개발
- RLTrader의 가시화 모듈 개발
- RLTrader의 학습기 모듈 개발
- RLTrader의 데이터 관리 모듈 개발
- RLTrader의 실행 모듈 개발
- RLTrader에서 TensorFlow 2 사용하기