포트폴리오3 금융에서의 딥러닝 (개요) 이 기사는 Re-work Deep Learning Summit에서 발표된 내용을 요약했습니다. 해당 발표에서는 금융 모델이 실패하는 이유와 딥러닝이 그 격차를 어떻게 메울 수 있는지 설명했습니다. 더 나아가 금융 분야의 딥 러닝에 대한 세 가지 사용 사례와 이러한 모델의 우수성에 대한 증거를 제시했습니다. 금융이 가장 계산 집약적인 분야인 반면, 금융에서 널리 사용되는 모델은 감독 및 비지도 모델, 상태 기반 모델, 계량 경제 모델 또는 심지어 확률 적 모델까지도 과잉 피팅, 휴리스틱 및 열악한 문제로 인해 손상됩니다. 금융 영역은 매우 복잡하고 비선형적이며 서로 영향을 미치는 수많은 요인이 있기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 이미지 인식, 음성 인식, 그리고 감정 분석 분야에서 입증된 딥러닝 연구를 .. 2021. 2. 14. 포트폴리오 최적화 관련 이론 현대 포트폴리오 이론 현대 포트폴리오 이론 (Modern, Portfolio Theory, MPT) 또는 평균 분산 분석은 주어진 투자 금액에 대해서 위험에 대한 수익을 극대화하는 것을 목표로하는 포트폴리오를 개발하고 생성하기 위한 수학적 모델입니다. MPT 기반의 모델은 대부분의 사람이 덜 위험한 포트폴리오를 선호한다는 가정과 경험을 기반으로합니다. 위험 완화는 기존의 안전한 피난처에 투자하거나 투자처의 다각화를 통해 달성 할 수 있습니다. MPT는 1950년대에 Henry Markowitz에 의해 도입되어 노벨상을 수상했습니다. MPT가 비즈니스와 경제의 불가항력/추세를 고려할 수 없기는 무능력으로 인해 상당한 비판을 받았습니다. 하지만, MPT가 변동성을 측정하여 포트폴리오 보유의 위험을 측정하는 .. 2021. 1. 19. 금융 포트폴리오 최적화 (feat. 파이썬) 포트폴리오 최적화는 목표를 이루기 위해 고려하고 있는 모든 포트폴리오 세트 중에서 최상의 포트폴리오(=자산 분배)를 선택하는 프로세스입니다. 목표는 일반적으로 기대 수익과 같은 요소를 최대화하고 재무 위험과 같은 비용을 최소화합니다. 이 포스팅을 통해서 파이썬을 이용한 효율적 투자선(=efficient frontier) 및 주식 포트폴리오를 최적화하는 방법을 설명해 드릴 예정입니다. 현대 포트폴리오 이론에 의하면 효율적 투자선은 위험-수익 스펙트럼에서 '효율적인' 위치에 있는 투자 포트폴리오입니다. 보통은 효율적 투자선은, 수익의 변동성이 동일할때 해당 포트폴리오보다 높은 기대수익을 주는 포트폴리오가 없는 것을 의미합니다. Sharpe Ratio는 실제로 투자 포트폴리오에서 사용되는 개념이며, 보유한 투.. 2020. 12. 25. 이전 1 다음
