파이썬과 케라스를 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 퀀트 투자, 알고리즘 트레이딩을 위한 최첨단 해법 입문

성공담

파이썬과 케라스를 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 퀀트 투자, 알고리즘 트레이딩을 위한 최첨단 해법 입문

주식투자 0 90 2020.11.30 10:54

·01장: 배경 이론 1 - 딥러닝이란?

1.1 딥러닝 개요

__1.1.1 딥러닝의 정의와 역사

__1.1.2 딥러닝이 최근에 주목 받는 이유

__1.1.3 딥러닝으로 풀고자 하는 문제

1.2 딥러닝의 발전 과정

__1.2.1 퍼셉트론

__1.2.2 인공 신경망

__1.2.3 심층 신경망

1.3 딥러닝에 필요한 핵심 기술

__1.3.1 오차 역전파 기법

__1.3.2 최적해 탐색 기법

__1.3.3 과적합 해결 기법

1.4 고급 인공 신경망 구조

__1.4.1 순환 신경망

__1.4.2 LSTM 신경망

__1.4.3 합성곱 신경망

1.5 딥러닝 적용 사례

__1.5.1 기계 번역

__1.5.2 음성 인식

__1.5.3 이미지 인식

1.6 이번 장의 요점


·02장: 배경 이론 2 - 강화학습이란?

2.1 강화학습의 기초가 된 마르코프 의사결정 과정

__2.1.1 마르코프 가정

__2.1.2 마르코프 과정

__2.1.3 마르코프 의사결정 과정

2.2 주요 강화학습 기법

__2.2.1 Q 러닝 강화학습

__2.2.2 정책 경사 강화학습

2.3 강화학습 적용 사례

__2.3.1 벽돌 깨기

__2.3.2 알파고

2.4 이번 장의 요점


·03장: 배경 이론 3 - 강화학습을 이용한 주식투자란?

3.1 직관적으로 강화학습 전략 알아보기

__3.1.1 강화학습을 이용한 주식투자 구조

__3.1.2 차트 데이터 이해하기

__3.1.3 차트 데이터를 바탕으로 강화학습을 하는 방식

__3.1.4 거래 수수료와 거래세

__3.1.5 무작위 행동 결정(탐험)과 무작위 행동 결정 비율(엡실론)

3.2 강화학습 효과를 차별화하는 요인들

__3.2.1 차별화 요인 1: 학습 데이터 구성

__3.2.2 차별화 요인 2: 보상 규칙

__3.2.3 차별화 요인 3: 행동 종류

__3.2.4 차별화 요인 4: 정책 신경망

__3.2.5 차별화 요인 5: 강화학습 기법인 Q 러닝과 정책 경사

3.3 차트 데이터와 학습 데이터 살펴보기

__3.3.1 차트 데이터

__3.3.2 학습 데이...(하략)

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