프로그래밍, 코딩 팁, 소프트웨어 개발 등 다양한 IT 관련 주제부터 투자, 자기계발에 이르기까지 폭넓은 주제를 다룹니다. 전체 글81 [K-means clustering] 1. 인공지능을 활용한 주식 시장 레짐 감지 및 거래 전략 수립 강의 목표: 이번 주차 강의에서는 K-평균 클러스터링과 주식 시장 데이터를 이해하고, 데이터를 수집 및 전처리하는 방법을 학습합니다. Python을 이용하여 실습도 함께 진행합니다.1. K-평균 클러스터링 개요먼저, K-평균 클러스터링(K-means Clustering)에 대해 자세히 알아보겠습니다. K-평균 클러스터링은 데이터를 유사한 그룹으로 나누는 비지도 학습 알고리즘입니다. 비지도 학습(Unsupervised Learning)이란, 데이터에 대한 명확한 라벨(정답)이 없는 상황에서 데이터의 패턴을 찾는 머신러닝 기법을 의미합니다.K-평균 클러스터링의 기본 아이디어는 간단합니다. 우리는 데이터 포인트들을 K개의 클러스터로 나누고, 각 클러스터의 중심에 가장 가까운 데이터 포인트들을 그룹화합니다. 여.. 2024. 6. 17. [K-means clustering] 0. 인공지능을 활용한 주식 시장 레짐 감지 및 거래 전략 수립 강의 소개:이 강의는 인공지능과 머신러닝 기술을 활용하여 주식 시장을 분석하고, K-평균 클러스터링을 통해 시장 레짐을 감지하는 방법을 배웁니다. Python 프로그래밍을 사용하여 데이터를 수집, 전처리하고, 클러스터링 알고리즘을 적용하여 각 시장 상황에 맞는 거래 전략을 수립하는 실습을 진행합니다. 초급 및 중급 수준의 투자자들이 인공지능을 통해 주식 투자에서 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.강의 목표:K-평균 클러스터링 알고리즘의 이해주식 시장 데이터 수집 및 전처리 방법 학습Python을 사용한 데이터 분석 및 시각화 실습시장 레짐 감지 및 각 레짐에 맞는 거래 전략 수립대상 수강자:인공지능과 머신러닝을 이용한 주식 투자에 관심이 있는 초급 및 중급 수준의 투자자Python 프로그래밍 기본.. 2024. 6. 17. 2024년 하반기 투자 전략: 경기 둔화와 중국 경기 회복의 기회 2024년 하반기 투자 전략: 경기 둔화와 중국 경기 회복의 기회매크로 분석1. 연준 전망보다 빠르게 개선되는 유동성 환경미국 경기 둔화와 금리 인하 기대: 최근 미국 경제는 전반적인 둔화 흐름을 보이고 있습니다. 이는 연준의 금리 인하 기대를 증대시키는 요소로 작용하고 있습니다. 연준은 올해 3회 금리 인하를 예상했으나, 물가 안정세가 뚜렷하게 나타나면서 금리 인하 명분은 더욱 강화되었습니다. 5월 CPI(소비자물가지수)와 PPI(생산자물가지수)는 모두 시장 예상을 하회하는 상승률을 기록하며 물가 안정 기대를 높였습니다. 3분기 중 미국 CPI 상승률이 2%대로 진입할 것으로 예상되면서, 연준의 금리 인하 결정이 앞당겨질 가능성이 큽니다.중국 경기 회복과 위험 선호 확산: 반면, 중국 경제는 빠르게 회.. 2024. 6. 17. [LSTM] 8. 주가 변동 방향 예측 내용:주가 예측의 한계점주가 변동 방향 예측의 중요성주가 변동 방향 예측을 위한 데이터 준비LSTM 모델 구축 및 학습모델 평가 및 결과 해석주가 예측의 한계점이전 강의에서는 주가의 정확한 가격을 예측하는 LSTM 모델을 구축하고 평가했습니다. 하지만 투자자 입장에서는 주가의 정확한 가격을 예측하는 것보다 주가가 오를지 내릴지를 예측하는 것이 더 중요할 수 있습니다. 주가의 작은 변동까지 정확히 예측하기는 어렵기 때문에, 가격의 오르내림을 예측하는 모델이 실질적인 투자 전략 수립에 더 유용합니다.[이전강의] : [LSTM] 7. 모델 평가 및 예측 주가 변동 방향 예측의 중요성주가 변동 방향을 예측하면 다음과 같은 장점을 가질 수 있습니다:리스크 관리: 상승과 하락의 방향성을 예측하여 리스크를 줄일 수 .. 2024. 6. 13. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 21 다음 최근댓글 최근글 인기글 skin by © 2024 ttuttak
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