데이터 처리중입니다. 잠시만 기다려 주세요... AI_Developer

Coursera lecture summary Cost function We can measure the accuracy of our hypothesis fufnction by using a cost functon. This takes an acerage difference (actually a fancier version of an average) of all the results of the hypothesis with inputs from x's and the actual output y's To break it apart, it is 1/2x where x is the mean of the squares of h@(Xi)-yi, or the difference between the predicted..

Coursera lecture summary Model Representation To estabkusg itauib for future use, we 'll use x(i) to denote the "input" baribles(livibg area in the example), also called input features, and y(i) ti denote the "output" or target variable that we are trying to predict(price). A pair(x(i), y(i)) is called a training example, and the datset that we'll ve using th learn-a list of m training examples ..

Coursera lecture summary Supervised Learning & Unsupervised Learning Supervised Learning In supervised learning, we are given a data set and already know what our correct output should look like, having the idea that there is a reltionship betwwen the input and the output. Supervised learning problems ar categorized into "regression" and "Classification" problems. In a regression problem, we are..

Coursera lecture summary What is Machine Learning? Two definitions of Machine Learning are offered. Arthur Samuel described is as : "the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed." This is an older, indormal definition. Tom Mitchell prviides a more modern definition: "A computer program is said to learn from experience E with respect to some cla..

단순 수익률: (매도금액 - 매수금액 ) / 매수금액 로그 수익률 : ln(매도금액/매수금액) = ln(매도금액) - ln(매수금액) 특성 로그 수익률의 특성이 우리의 직관에 더 부합함. ex. 100원이던 주가가 10 % 오르고 10 % 내렸다면,로그 수익률 : 100원*[e^(0.1)]*[e^(-0.1)] = 100원. 로그 수익률은 기하평균과 마찬가지로 곱(복리)의 개념에서 산출된 수익률임에도 불구, 그 활용에 있어서는 더하기 빼기의 속성을 가지고 있다. 따라서 우리의 직관과 유사한 값이 나온다. 단순 수익률 : 100원*(1+0.1)*(1-0.1) = 99원 2 로그 수익률이 통계 적으로 용이 일반 수익률의 분포가 좌우 비대칭의 속성을 띠는 데 반해, 로그 수익률은 좌우 대칭의 정상 분포를 그리기..

gitlab으로 관리하던 코드를 codeCommit으로 옮길까 하는 과정에서 어떤 차이가 있고 어떤 장단점이 있는지 정리해 보았다. 1. AWS CodeCommit AWS에서 출시한 서비스 중 하나이며, 개발자를 위한 코드 관리 서비스이다. 간단히 이야기 하면, Private git repository 서비스이다. 동작 방식은 git과 동일하다. 특별할 건 없다. 따로 git 서버를 구축하고 관리할 수고를 AWS 에게 맡기는 것 뿐이다. codecommit은 사용자가 올린 소스를 s3에 암호화 해서 저장하기 때문에 안정성이 매우 높고 용량 걱정도 필요 없다. 또한 s3에 저장할때도 AWS의 KMS를 통해 암호화해서 저장하며, AWS의 IAM 인증을 통해 push/pull 에 대한 권한 관리가 가능하다. ..

Tmux - Teminal multiplexer SW - Session: tmux 명령을 실행하면 세션이 실행 - window: session은 여러개의 윈도우로 구성. 사용자가 터미널 화면으로 보는 뷰 하나의 session은 여러개의 window로 구성될 수있음 - pane: 하나의 window는 분할되어 몇개의 pane으로 구성 할 수있음 window를 전환하면 팬 구성도 새로운 윈도우의 구성으로 전환된다. 참고: Ctrl-C / Ctrl-V 가 작동하지 않는 것입니다. 만약 터미널 내용을 사용자 시스템의 클립보드로 복사하여 붙여넣기를 할 필요가 있을 때는 잠시 tmux 의 마우스 지원 설정을 끌 수 있습니다. 먼저 Ctrl-B 키를 눌러 tmux 의 제어 모드로 진입합니다. 그 후 :set -g m..

🔍 OderBook - 호가창 오더북은 주식 시장이나 암호화폐 시장 등의 특정 시장에 존재하는 구매자와 판매자의 모든 매도 및 매수 주문을 기록한 전자 목록이다. 주문서, 주문 기록 장부라고도 한다 트레이더는 다양한 가격으로 매수매도 주문을 넣을 수 있으며, 이는 실시간으로 오더북에 표시된다. 한 명 이상의 투자자가 동일한 가격에 주문을 넣으면 오더북은 제시된 총 코인량을 표시하며 시간순으로 주문을 처리한다. 오더북에 모인 데이터를 시장 규모(market depth)라 불리는 차트를 만들며 가격을 상승하거나 하락시키는데 필요한 주문량과 공급 및 수요를 그래픽으로 보여준다. oderBook거래소(Trading Exchange)가 운영하는 서버 컴퓨터의 메모리에는 각 주식 종목마다 다음과 같은 두 개의 테이..

Deep Reinforcement Learning for Trading—A Critical Survey 논문 내용 중 몇개만 선정해서 논문 비교 진행 no / 논문 명 Data State Space // Performance 논문 Deep Reinforcement Learning for Automated Stock Trading: An Ensemble Strategy [47] 30 stocks daily, 7 years balance, shares, price technical indicators (MACD, RSI, CCI, ADX). // Sharpe=1.3 Annual return=13% https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3690996 🧞‍..

https://arxiv.org/pdf/2104.00620.pdf