• 회의 날짜: 2022/07/07 (월)
• 회의 장소: 디스코드
• 참석자:

[이번 스터디 공부한 내용]

🦕이의훈

CHAPTER 1. 머신러닝과 금융 투자

1.1 금융 + AI + 기술

• 테크핀: IT주도 금융혁신 (예: 마윈, 카카오뱅크)
• 트레이딩에 쓰이는 기술들:
  • 시그널 생성 (가치, 기술적, 시장 구조)
  • 자산 관계 학습 (비지도학습)
  • NLP 기반 센티먼트 분석
  • 자산 가격 예측 (라쏘, KNN, 로지스틱 회귀)
  • 강화학습으로 최적 전략 탐색

1.2 실제 기업 사례

• New York Life, MAN AHL, State Street 등에서 머신러닝 활용

1.3 투자에 쓰이는 알고리즘

• CNN, GAN, Autoencoder 등 범용 AI 모델도 활용됨
• 기반 지식: 선형대수, 통계, 미적분, 알고리즘 이해 필요

1.3.2 머신러닝이 각광받는 이유

• 다중공선성 문제 해결
• 외부 데이터 활용: 위치정보 + SNS 언급 등으로 트레이딩 전략 강화

CHAPTER 2. 파이썬과 금융 데이터

2.1 주요 라이브러리