금융/AI/IT 기사
HFT 전략 분석 (8) Market Factors의 추정 (유동성 척도 – k) 이번 시간에는 지난 시간에 소개한 Market Factors 중 유동성에 대한 척도 (k)를 추정해 보기로 한다. 유동성 척도 (k)는 Stoikov의 최적 Bid-Ask Price를 계산할 때 필요하기도 하지만, 일반적으로 특정 시장에 유동성이 얼마나 풍부한지를 측정할 때 유용하다. Market Microstructure 분야의 연구 결과에 의하면 (거래량) 시장가 주문 […]
안녕하세요. 지난 시간에는 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 모형에 대해 큰 개념을 살펴보았습니다. 이번 시간에는 LDA 모형에 대해 좀 더 세부적으로 살펴보기로 하겠습니다. 1. 텍스트 데이터 분석 [토픽 모델] – (1) 개요2. 텍스트 데이터 분석 [토픽 모델] – (2) TF-IDF와 TDM3. 텍스트 데이터 분석 [토픽 모델] – (3) 주제 별 Clustering 4. 텍스트 데이터 분석 [토픽 […]
안녕하세요. 이번 시간에는 텍스트 데이터를 수치 데이터로 변환하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.텍스트 데이터를 통계적으로 처리하기 위해서는 정형화된 수치 데이터로 변환할 필요가 있는데요, TF-IDF 라는 측정치를 사용한 Term-Document Matrix (TDM)이라는 형태를 이용합니다. 이번 시간에는 TF-IDF 를 이용한 TDM을 활용한 예제로 구글이나 네이버 같은 곳에서 문서의 검색 순위를 결정하는 원리에 대해 살펴보기로 하겠습니다. 1. 텍스트 데이터 분석 [토픽 모델] […]
안녕하세요. 지난 시간에 이어 몬테카를로 시뮬레이션을 이용해서 ELS 상품을 세부적으로 분석해 보기로 하겠습니다. 1. 주가모형의 시뮬레이션과 ELS 상품의 이해 (1) – 퀀트 트레이딩 소개2. 주가모형의 시뮬레이션과 ELS 상품의 이해 (2) – 금융 상품의 공정 가치와 랜덤워크3. 주가모형의 시뮬레이션과 ELS 상품의 이해 (3) – 주가모형과 몬테카를로 시뮬레이션4. 주가모형의 시뮬레이션과 ELS 상품의 이해 (4) – 기초자산 1개를 가진 ELS 상품의 분석 사례 […]
안녕하세요. 지난 시간에 이어 “주가모형의 시뮬레이션과 ELS 상품의 이해” 3번째 자료를 준비했습니다. (큰 차이는 없지만 동영상 우측 하단에서 화질을 720p HD 로 선택하시면 조금 더 선명하게 보실 수 있습니다.) GBM 시뮬레이션 R 코드 입니다. # GBM 몬테카를로 시뮬레이션# r : Risk free rate# v : volatility# n : number of simulation# s : initial value of a […]
안녕하세요. 지난 시간에 이어 “주가모형의 시뮬레이션과 ELS 상품의 이해” 2번째 자료를 준비했습니다. (큰 차이는 없지만 동영상 우측 하단에서 화질을 720p HD 로 선택하시면 조금 더 선명하게 보실 수 있습니다.) [출처]49. 주가모형의 시뮬레이션과 ELS 상품의 이해 (2)|작성자아마퀀트
지난 10월 8일 광화문에서 “주가모형의 시뮬레이션과 ELS 상품의 이해” 라는 주제로 공개강의가 있었는데요, 참석하지 못하신 분들을 위해 동영상으로 정리해 보겠습니다. 이 내용은 11월 5일부터 진행할 “R을 활용한 퀀트 트레이딩” 과정에서 일부를 발췌한 내용입니다. 동영상은 몇 편으로 나눠서 만들 예정인데요, 시간 나는데로 (부지런히) 하나씩 만들어 보겠습니다. 내용 중에 잘못된 내용이 있거나, 의문 사항에 대해서는 언제든제 덧글에 남겨 주시면 […]
알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 47호가창의 패턴 분석 (3) 1. 호가창의 패턴 분석 (1)2. 호가창의 패턴 분석 (2) – 인공신경망에 의한 패턴 클러스터링3. 호가창의 패턴 분석 (3) – 인공신경망에 의한 패턴 추정 지난 시간에 이어 호가창의 패턴 분석 세 번째 내용을 살펴보겠습니다. 지난 시간에는 호가창에서 발생하는 사건들을 패턴화해서 유사한 패턴끼리 묶는 방법에 대해 살펴보았습니다 (Clustering). 이번 시간에는 […]
알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 46호가창의 패턴 분석 (2) – 인공신경망에 의한 패턴 클러스터링 지난 시간에 이어 호가창의 패턴 분석 두 번째 내용을 살펴보겠습니다. 지난 시간에는 호가창에서 발생하는 사건들을 단일화된 어떤 모양 하나로 만들어 봤는데요, 이번 시간에는 모양들이 유사한 것들끼리 그룹화 (Clustering)하는 방법을 살펴보기로 하겠습니다. 다음 시간에는 그룹화된 패턴들을 이용해서 앞으로는 어떤 패턴이 이어질지 추정하는 […]
알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 45 호가창의 패턴 분석 (1) 호가창의 패턴을 어떤 식으로 분석하면 좋을까요? 호가창에서는 사건들이 연속적으로 발생하고 있는데요, 이 사건들을 관측해서 앞으로 호가창이 어떤 상태로 변할지 추정해볼 수 있을까요? 이 부분에 대한 접근 방법으로는 시장미시구조 이론으로 모형을 만들어서 추정하는 방법과, 기계학습적인 방법을 생각해 볼 수 있겠습니다. 모형을 만들어서 추정하는 방식은 일종의 […]
