딥러닝

딥러닝을 활용한 주가분석 논문 연구 세미나
- 딥러닝을 활용한 자산배분&알고리즘 구현

 

Deep Learning 기술이 금융에 어떻게 적용되는지 궁금한가요?

Tech 기반으로 알고리즘을 구현해 보고 싶은 분이라면 꼭 함께하세요.
오직 러닝스푼즈에서만 공개하는 유의미한 연구결과를 확인해 보세요.

일    정09. 05 | 1회
수요일 19:30 ~ 21:30 | 일 2시간
*2회에 걸쳐 진행될 예정이던 세미나를 1회로 합쳐서 진행합니다.
정    원35명
가    격무료
장    소러닝스푼즈 강의장
강남대로94길 15, S2빌딩 3층

*강남역 11번 출구 3분 거리 (지도확인)

DL/ML/AI 금융 연구 결과를 전문가와 함께 Review하고,

토론하며 필요한 인사이트를 얻어가실 수 있는 세미나입니다.

 

강의 주제
딥러닝 Deep Embedded Clustering을 적용한 주가분석 연구

누구나 한 번쯤 고민해봤을 DL/ML/AI과 금융, 투자와 관련된 이야기

하지만 국내 주식데이터를 적용한 딥러닝 연구사례를 찾기란 쉽지 않습니다.

그래서 러닝스푼즈가 준비했습니다.

 

비정형 빅데이터 분석기업 INCIZOR와 함께 'Deep Embedded Clustering' 알고리즘을 바탕으로 실제 국내 주식 데이터에 적용했을 때의 결과를 소개합니다.

[ 오픈 세미나 ]
기술과 금융의 만남

"Deep learning"으로 자산배분 혹은 알고리즘 트레이딩의 알고리즘을 구현할 수 있을까?
궁금하다면 실제 국내 주식 데이터를 활용하여 Deep Embedded Clustering를 적용한 결과를 확인해 보세요.

8월 DL/ML/AI 금융 세미나, 이렇게 진행됩니다

2명의 강사가 본인들의 연구 결과를 공유하는 자리입니다.

커리큘럼은 아래 Week별 탭을 클릭해 확인해주세요!


1주차에서는 비정형 빅데이터 (주로 텍스트 데이터) 분석 기업인 인사이저 소개를 통해 뉴스 및 블로그에서 인사이트를 얻는 것이 왜 필요하고 중요한지에 대해 공유할 예정입니다. 또한 Deep Embedded Clustring 논문을 통해 투자 포트폴리오를 구성함에 있어서 중요한 상관관계를 기존의 방법과 다른 방법으로 적용할 수 있는 가능성에 대해서 얘기하며, 기존 논문은 어떻게 구성되어 있고 어떤 방법을 사용하여 해당 결과를 얻었는지 살펴볼 것입니다.

[세부내용]
- 인사이저 소개 및 비정형 빅데이터 분석 의의와 활용방안
- Clustering with KL divergence
- Experiments에 따른 논문 Conclusion 공유
- K-means로 잡은 center를 학습 가능하게 구성
- Correlation 말고 다른 metric을 도입하여 성능 개선 (주식들 간의 군집화를 deep learning을 활용)


2주차에서는 Deep Embedded Clustring 논문 결과를 실제 국내 주식 데이터에 적용하였을 때도 과연 working 하는지를 살펴보고, 해당 결과를 로보어드바이저 알고리즘 트레이딩에 어떻게 적용할 수 있을지 고찰, 논의해보고자 합니다.

[세부내용]
- Deep Embedded Clustering을 통한 자산 배분 제안
- Correlation말고 chart image만으로 clustering이 가능한가?
- 포트폴리오의 자산 선정에 응용
- 블랙리터만 뷰의 롱 숏 strategy 부분에 응용
- 추후 Regime switching에 확장 적용

 

Deep Embedded Clustering이란?

 

딥러닝 기반 모델로 Target Label이 없는 unsupervised learning에 관한 문제를 딥러닝의 오토인코더를 통해 차원 축소(Dimension Reduction) 된 latent space 상의 데이터를 통해 군집화하는 방법론입니다. 이 떄 K-means로 잡은 center를 학습 가능하게 구성하여 업데이트 하게 됩니다.

수강대상

Tech에 관심이 많고 Deep Learning에 관심이 많다면 이번 기회를 놓치지 마세요.

딥러닝 기술이
투자에 도움이 될까 궁금한 분

지금 알고있는 딥러닝 기술을
직접 투자에 적용한 사례를 확인하고 싶은 분

국내 주식데이터를 가지고
만든 유의미한 연구 결과를 확인하고 응용해 보고 싶은 분

인사이저 소개 및 강사 인터뷰

인사이저

"DL/ML/AI 기술을 활용하여 뉴스 특히 비정형 빅데이터 분석을 통해 정확하고 직관적인 비즈니스 인사이트를 제공하고자 인사이저를 설립했습니다. "

기존의 빅데이터 분석 플랫폼과 다른 접근방법을 사용합니다. 정확하고 의미 있는 정보만을 추출하여 경제, 기술 등 도메인에 특화된 키워드들 간의 상관관계/인과관계(knowledge graph)를 시각적으로 보여줌으로써 기존 플랫폼과 차별화된 비즈니스 인사이트를 제공하고자 합니다.

양승호 대표

(현) 인사이저 CEO
2018.01-현재 서울대학교 전문강사
- 알고리즘 트레이딩 및 로보어드바이저
2018.03-2018.06 KAIST 금융대학원 대우교수
- 금융프로그래밍
2017.05-2018.04 파운트 투자자문 CRO(이사)
- 로보어드바이저 알고리즘 개발
- 로보어드바이저 시스템 총괄
- 왓슨 R&D
*2017.03~2018.02 한양대학교 겸임교수
*2012.02~ 2017.04 신한금융투자 리스크퀀트
*2011.02~2012.02 포항공과대학교 정보통신연구소 연구원

1. 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요, 인사이저 대표 양승호입니다.
현재 인사이저는 비정형 빅데이터 (주로 텍스트 데이터) 분석을 진행 중입니다. 외국 뉴스에서 의미 있는 인사이트를 분석하여 B2C 서비스를 기획하고 있으며 기업이 원하는 인사이트는 별도로 제공하고자 준비중입니다.
이를 통해 기존의 정형데이터 분석 결과와 뉴스데이터가 결합된 새로운 형태의 로보어드바이저 서비스 및 자산관리를 위한 AI스피커 등 다양한 사업을 구상하고 있습니다.
이번 세미나를 열게된 이유는 기술은 지속적으로 발전하는데 그 기술이 정말 현실에 적용될 수 있을까?에 대한 의문을 해결하고자 기획하게 되었습니다. 인사이저의 미션이기도 하고 학문과 현실의 괴리를 줄이고 싶습니다.

2. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

인사이저를 소개하고 논문에서 제시한 방법론에 대한 연구결과 및 국내 주식 데이터에 적용한 시뮬레이션 결과를 공유합니다. 주식들 간의 군집화를 deep learning을 활용하여 풀어보겠다는 시도는 매우 좋은 시도라고 생각합니다.

 

3. 본 강의에서 배운 내용을 수강생분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

아직까지 머신러닝이나 딥러닝으로 금융, 투자에 적용하여 탁월한 효과를 낸 사례는 없었습니다. 이번 세미나 역시 '답'을 제시해주진 않습니다. 다만, 시도 자체에서 아이디어를 얻고, 이를 개량해 나간다면 이후 충분히 활용할 수 있는 방안을 찾지 않을까 싶습니다.

 

4. 주로 어떤 분야에 있는 분들이 수강대상에 적합할까요?

딥러닝에 대한 개념만 알고 계시다면, 금융, 투자에 관심있는 분이라면 누구나 재미있게 수강 가능합니다. 논문에 대한 내용이 주를 이루고 있기 때문에 다소 전문적인 내용이 포함되어 있을 수는 있습니다. 다만 연구 아이디어나 결과에 대해서는 관심이 있으신 분들 누구나 듣고 추후에 본인의 아이디어나 시도에 적용하실 수 있다고 생각합니다.

 

5. 향후 정규 강의계획은 있으신가요?

앞으로도 새로 나온 기술을 적용하는 시도는 지속될 것이고 이를 가벼운 무료 세미나로 오픈하고자 합니다.
정규 강의는 기본적인 투자론에 대한 이해 및 국내 ETF로 로보어드바이저 알고리즘 구현을 생각하고 있습니다. (프로젝트 형식으로)

러닝스푼즈 무료 오픈 세미나

수강신청 후 개인사정으로 수업 참여가 힘들 경우 카톡을 통해 꼭 알려주세요. 한정된 인원만 받는 강의이기 때문에 꼭 필요한 수강생이 들을 수 있도록 협조 부탁 드립니다.

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