금융과 딥러닝 - 금융 영역에서의 딥러닝은 어떻게 다른가?
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- čas přidán 27. 08. 2024
- 발표자: 문효준 (크래프트테크놀로지스)
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발표월: 2019.3.
○ 개요
* Frequency별 금융 상품 소개 (크래프트 프로젝트 소개)
- Ultra low frequency : 자산배분문제 (3달 ~ 6달)
- low frequency : 로보어드바이저 (2달~3달)
- median frequency : 펀드, ETF (1달~2달)
- high frequency : 주문집행, 마켓메이킹 (일단위 밑)
○ 문제점 정의
- 금융데이터로 딥러닝을 할 경우 왜 학습이 안 되는가?
: 문제점 1 : Feature 종류 대비 짧은 Sequence 길이
: 문제점 2 : Feature 자체의 노이즈
: 문제점 3 : 문제점 1, 2로 인한 오버피팅 문제
- 레몬마켓
: 위 문제점들로 인해, 1) 퀀트 only 2) 퀀트 + 딥러닝 3) 잘못된 딥러닝이 대부분임.
: 이런 문제로 기존 로보어드바이저는 AI라는 이름을 달고 나오지만 실제로는 AI가 아닌 경우도 있고, 딥러닝을 쓰지만 성과가 나쁜 경우가 대다수임. 이런 문제로 금융 + 딥러닝 업체들에 대한 레몬마켓 현상이 발생.
○ 크래프트 해결책 (직관에 대한 최적화)
- (문제점1) Feature 종류 대비 짧은 Sequence를 어떻게 해결할 것인가?
: GAN등의 방법으로 Sequence를 연장할 수도 있지만 GAN 데이터가 시계열 데이터의 패턴을 완벽하게 반영하지 않으면 데이터 생성의 의미가 없으면, 금융데이터는 시계열 간의 관계도 매우 중요함. 따라서 부적절
: 직관적으로 퀀트들은 이런 문제를 해결하기 위해 경제적 함의점을 가지는 퀀트모델들을 만듦. (간단한 팩터모델들 소개)
: 우리는 퀀트모델들에 대한 직관적 사고 방식을 모사하는 딥러닝 모형을 설계. (팩터 모델, 자산배분모델 등에서 매우 잘 작동함을 확인)
- (문제점2) Feature 자체의 노이즈를 어떻게 해결할 것인가?
: stacked CNN AutoEncoder 기반의 노이즈 제거기술. 모듈로 확장가능성 존재
: (노이즈 제거가 잘 되는 자료 첨부, 이로 인한 학습 효과 증대)
- (문제점3) 그럼에도 발생하는 오버피팅 문제를 어떻게 해결할 것인가?
: Asynchronous Multi Network Learning Framework 소개.
: Beam search와 유사하게 각 프로세서 개별적으로 초기화된 네트워크를 가지고 학습을 진행. validation data로 검증 후 적자생존 방식으로 오버피팅 발생가능성 최소화
발표 슬라이드:
- www.slideshare...
크래프트테크놀로지스... 많은 시중은행의 로보어드바이저에 B2B영업하셨고, 뉴욕 증시에 AI ETF 상장까지.. 정말 기대가 되는 회사입니다.
주식 시장 관점에서는 미국 증시의 개장 시간과 한국 증시의 개장시간이 다른 점도 무시 못할듯 하네요. 오버피팅 역시 인공지능 전반적으로 굉장히 중요한 문제점이라 1년이 지난 지금에 봐도 굉장히 유익한 자료였습니다.
와 정말 큰 도움 됐습니다^^
기업의 핵심영역에 대한 공개범위 문제야 어차피 감수해야할 사항이고
나머지는 이해하기 쉽게 설명하셨네요
이쪽을 개인적으로 많이 공부했는데 큰 흐름이나 방향은 비슷한것 같습니다.
결국 개인은 거대자본의 집단을 이기기 어렵고 완전 자동화가 되어 맡겨야 되기에
요즘은 어떤 AI Quant를 선택해서 맡길것인지를 고민하고 있습니다.
그래서 주식이라는 topic 보다는 이 문제를 어떻게 풀어가는지 많이 공부하고 있습니다.
그 방식이 내가 이해할 수 있고 합리적이라면 그쪽에 내 재산을 위탁해야겠지요.
결국 이것도 여러 퀀트에 맡기는 포트폴리오 개념으로 가지 않을까 싶습니다.
아래 어떤 분이 약간 횡설수설한다고 말씀하셨는데
그래도 국내에 이정도 자기경험을 순수하게 말씀해주시는 전문가는 없습니다.
우리나라의 미래가 결국 이런쪽 아닐까요?
이런 젊은이를 많이 키워야 합니다. 좋은 강의 감사합니다^^
15:00 Dynamic factor rotation
금융 도메인에서는 처음 듣는 내용이 많이 공부가 되었습니다. 감사합니다 :-)
접근방법에 많은 도움이 많이 되었습니다 ㅎㅎ 감사합니다
17:21
고맙습니다 잘봤습니다 도움이 많이 되었습니다
시작하기전에 이 영상을 봐서 다행이네요. 헛짓거리를 피할수있었습니다
Vision쪽 AI 연구원인데 다른 도메인의 application을 보니 참 흥미롭네요. 재미있게 보고 갑니다.
정말 좋네요 이번 강의는!! 알짜네요 알짜배기!!
좋은자료 감사합니다
대략 어떻게 구성해야 하는지 딱 정립된다. 그러나 프로그램화...시각화가 문제다.. 해본다..
좋은 자료 잘 보겠습니다. 아직 안 봤습니다. 기네요.
혹시 pt내용 데이터 아카이브나 오픈소스는 없나요?
발표 보고있으면 뭔가 자신 안에서도 정리 안된듯이 말씀하시네요....
물론 아시는게 많은데 말하려고하니 그런것이겠지만..
정리를 하고 말씀해주시면 청자가 더 잘 이해할 수있을 것같이요
기본적으로 명칭들부터 통일해야할 것같아요
이번 사건 같은 건 로보어드가 잡아냈음?
체크
그와중에 발표자 잘생겼네
한국의 르네상스테크놀로지스
결론은 답안나온다. 방향은 항상 그럴싸한게 금융과 인공지능. 근데 인공지능은 아주 진보된 알아서 찾아서 계산해내는 똑똑한 계산기에 불과. 하지만 주식은 인간의 광기로 이루어진 시장이다.하루하루 변해가는 시장에서 뭘 알아서 찾아서 계산할지 답이안나오는거지.. 정답이 없는 예술과도 같은분야랄까. 인공지능이 범접할수없는 유일한 분야아닐까 싶스무니다. 저도 이업계에서 오래 연구하고 현재도 시도중입니다. 답안나온다는 답을 찾은거 같아요 물론 정답에 가장 근접한 유일한 방법을 발견했지만 이걸로 우리가 원하는걸 만들수 없다는걸 알기에 때려치고 딴일이나 ㅜㅜㅋ
ㅂㅅ
ㅂㅅ
제임스 사이먼스는 답을 찾았네요
존나 인공지능은 1도 모르는 문과충이 단 댓글
@@QEDKR 르네상스 테크놀러지가 AI기반 퀀트는 아니죠...
발표자님 잘생겼어요
발표자님 이러시면 안됩니다.
그냥 작전주 찍어서 10배 되면 팔면되는 단순한 주식시장인데....
저렇게 전문용어 나열해놓으면 누가 영상 보겠습니까?
금융공학같은거 전공하신분들이나 볼까.. 안그래요?
쉽게 알려주셔야지. . . . .
금융용어보단 전부 통계학이나 컴공 인공지능 용어네요
설명 쉽게 잘하셨는데요?
본인이 우매함을 인정하지 못하고...
엔지니어들 보라고 만든 채널인데요.. 돈벌기가 그렇게 쉽겠습니까
@@Ahnuoy 지금보니, 그래보이는군요. ㅎ