강화학습 기반 금융 투자 알고리즘을 개발하는 연구 모임

2023년 하반기에는 강화학습 이론을 전반적으로 리뷰하고 구현하였습니다. 2024년 상반기에는 고빈도 매매 스터디와 강화학습 알고리즘 트레이딩 연구를 진행하였습니다. 2024년 하반기에는 옵션 트레이딩 스터디와 인공지능 및 강화학습을 활용한 옵션 트레이딩 전략 연구를 진행하였습니다. 2025년에는 "제어공학" 관점에서 저술한 강화학습 관련 전문서적을 스터디할 예정입니다. 모임은 매주 토요일 10:30에서 3시까지 진행합니다. 주교재를 선정해서 돌아가면서 발표하고 필요한 경우에는 관련 논문을 발제하고 토론하는 방식입니다. 대략적인 활동 계획은 다음과 같습니다. 다만 연구원들과의 협의에 의해 변경될 수 있으며 구체적인 내용(교재 선정, 논문 선정, 프로그램 언어 선정 등)은 연구원들과의 토론에 의해 결정됩니다. 1. 연구기간 - 20주 - 제어공학 입장에서의 강화학습 최신 연구 성과를 학습하고 금융 투자 에이전트 개발에 적용 - 랩원 전체 참여 2. 결과물 프로젝트 기간 - 17~20 주차 - 강화학습 트레이딩 에이전트 개발 - 랩원 전체 참여 3. 참고서적 Reinforcement Learning and Stochastic Optimization by Warren B. Powell (Powell) A Course in Reinforcement Learning by Dimitri P. Bertsekas (Bertsekas) 3. 주차별 연구 내용 1주차~17차: Powerll, Bertsekas 스터디 18주차~20주차: RL Trading Agent 개발

다음과 같은 조건이 필요합니다. 1) 알고리즘 투자 경험이 있을 것 2) 중급 이상의 코딩 능력 보유 3) 기계학습과 강화학습에 대한 기본 지식이 있을 것 4) 오프라인 모임에 결석 없이 지속적으로 참가할 수 있을 것 위 조건을 모두 만족해야 연구원으로 참여할 수 있습니다.