주식이나 암호화폐 등을 대상으로 한 알고리즘 트레이딩을 연구하는 모임으로 최신 인공지능 기술을 적용한 투자 알고리즘 개발에 집중합니다. 기존의 DAT Lab에 연구원으로 참여했던 멤버들이 주축이 되어 기계학습(Machine Learning)과 강화학습(Reinforcement Learning)을 trading에 적용한 최신 논문을 함께 리뷰하고 재현하면서 각자의 필요에 맞는 투자 전략을 개발하는데 특히 강화학습을 응용하여 최적화된 투자 전략을 개발하는 것이 주요 관심사입니다.

2024년 상반기에는 고빈도 매매 스터디와 강화학습 알고리즘 트레이딩 연구를 진행하였습니다. 2024년 하반기에는 옵션 트레이딩 스터디와 인공지능 및 강화학습을 활용한 옵션 트레이딩 전략 연구를 진행할 예정입니다. 모임은 매주 토요일 10시반에서 1시까지 2시간 30분 동안 진행되며 주교재를 선정해서 돌아가면서 발표하고 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 - 1주차부터 10주차 - 옵션 가격 결정 이론(블랙-숄즈 모델 중심)을 이해하고 다양한 옵션 거래 전략을 이해합니다. - 랩원 전체 참여 2. 결과물 프로젝트 기간 - 11, 12주차 - 머신 러닝을 활용한 옵션 가격 결정 논문 구현, 강화학습을 활용한 옵션 거래 전략 논문 구현 - 랩원 전체 참여 3. 주차별 연구 내용 1주차: 선물 개관 2주차: 옵션 개관 3주차: 옵션 이론 기초 4주차: 블랙-숄즈 모델1 5주차: 블랙-숄즈 모델2 6주차: 옵션 전략의 평가 7주차: 옵션의 합성 전략 8주차: 변동성 모델링 9주차: 헤지 전략 10주차: 차익거래 전략 11주차: 머신러닝 활용 옵션 논문 연구 12주차: 강화학습 활용 옵션 논문 연구

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.

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본인이 왜 PISTAR Lab에 참여할 자격이 되는지 설명해 주세요.