LAB소개
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.
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.
활동계획
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
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
연구목표
자산 운용사 등 현업에 종사하시는 분들도 계시기 때문에 분야의 특수성으로 인해 주요 연구 성과를 외부에 공유하는데는 한계가 있습니다.
대부분 현재 하고 있는 투자와 관련하여 성과를 올리는데 활용하려는 목표가 주가 됩니다.
다만 DAT 랩 시절부터 그래왔듯이 모두연의 다양한 행사에서 퀀트 투자에 관심 있는 일반 대중을 위한 교육목적 또는 인공지능 퀀트 최신 경향 소개 프리젠테에션에서는 적극적으로 주요 연구성과를 공유합니다.
#논문_작성
대부분 현재 하고 있는 투자와 관련하여 성과를 올리는데 활용하려는 목표가 주가 됩니다.
다만 DAT 랩 시절부터 그래왔듯이 모두연의 다양한 행사에서 퀀트 투자에 관심 있는 일반 대중을 위한 교육목적 또는 인공지능 퀀트 최신 경향 소개 프리젠테에션에서는 적극적으로 주요 연구성과를 공유합니다.
#논문_작성
참여조건
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.
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.
랩짱소개
이용환
자기 소개
Computational Physics 전공(서울대 학사,석사, 캐나다 워터루대 박사) 캐나다 워터루 대학 응용물리 연구소에서 복잡계에 대한 첨단 Monte Carlo Algorithm 연구개발 인공지능 스타트업 (주) 루미에움에서 대표이사로 근무하면서 로보어드바이저, 선박자율 주행 개발에 참여함. 2023년부터 본격적으로 주식과 암호화폐의 Algorithm Trading, AI Trading Agent에 대해 집중 연구하고 있음. "파이썬을 활용한 미국 주식 퀀트 투자 입문" 저술(출간 예정)
소속
모두의연구소
benyhlee7@gmail.com
PISTAR LAB 2기
- 모임시작
- 2024년 09월 21일
- 모임일시
- 매주 토요일 10:30 ~ 12:30
- 모임장소
- 강남
- 모집기간
- 2024년 08월 29일 ~ 09월 20일
- 모집인원
- 10명
- 모집방법
- 선발
- 모임비용
- 무료
PISTAR LAB 2기
- 모임시작
- 2024년 09월 21일
- 모임일시
- 매주 토요일 10:30 ~ 12:30
- 모임장소
- 강남
- 모집기간
- 2024년 08월 29일 ~ 09월 20일
- 모집인원
- 10명
- 모집방법
- 선발
- 모임비용
- 무료
LAB 소개
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.
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.
활동계획
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
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
연구목표
자산 운용사 등 현업에 종사하시는 분들도 계시기 때문에 분야의 특수성으로 인해 주요 연구 성과를 외부에 공유하는데는 한계가 있습니다.
대부분 현재 하고 있는 투자와 관련하여 성과를 올리는데 활용하려는 목표가 주가 됩니다.
다만 DAT 랩 시절부터 그래왔듯이 모두연의 다양한 행사에서 퀀트 투자에 관심 있는 일반 대중을 위한 교육목적 또는 인공지능 퀀트 최신 경향 소개 프리젠테에션에서는 적극적으로 주요 연구성과를 공유합니다.
#논문_작성
대부분 현재 하고 있는 투자와 관련하여 성과를 올리는데 활용하려는 목표가 주가 됩니다.
다만 DAT 랩 시절부터 그래왔듯이 모두연의 다양한 행사에서 퀀트 투자에 관심 있는 일반 대중을 위한 교육목적 또는 인공지능 퀀트 최신 경향 소개 프리젠테에션에서는 적극적으로 주요 연구성과를 공유합니다.
#논문_작성
참여조건
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.
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.
랩짱소개
이용환
자기 소개
Computational Physics 전공(서울대 학사,석사, 캐나다 워터루대 박사) 캐나다 워터루 대학 응용물리 연구소에서 복잡계에 대한 첨단 Monte Carlo Algorithm 연구개발 인공지능 스타트업 (주) 루미에움에서 대표이사로 근무하면서 로보어드바이저, 선박자율 주행 개발에 참여함. 2023년부터 본격적으로 주식과 암호화폐의 Algorithm Trading, AI Trading Agent에 대해 집중 연구하고 있음. "파이썬을 활용한 미국 주식 퀀트 투자 입문" 저술(출간 예정)
소속
모두의연구소
benyhlee7@gmail.com