욱이의 냉철한 공부

* 논문 Recurrent Convolutional Neural Kernel Model for Stock Price Movemoent Prediction, 2019 * 목차 1. 입력데이터 2. 출력데이터 3. 모델링 4. Trading simulation 5. 평가 6. contribution 7. 한계점 1. 입력 데이터 - 입력 데이터 대상 기업(7개) : Randomly select, by Chinese A-share market => 각각 독립적인 모델링 설계 - 입력 데이터 종류 : 일 단위 1. 정량적데이터(거래데이터 및 기술지표) : 시가, 종가, 고가, 저가, 거래량, 기술지표(10개) 2. 텍스트데이터 : 사용자 생각이 담긴 Comment - 입력 데이터 기간 1. 정량적데이터 : 20..

* 자료출저 및 참고강의 패스트캠퍼스 올인원 패키지(금융공학/퀀트) 장순용 강사님 인터넷 강의 * 목차 통계분석 : 가설검정 : 카이제곱(적합도, 독립성, 분산, 분산비) 핵심) 1. 카이제곱 확률분포 2. 도수분포표(단변량)와 분할표(이변량) 3. 단병량 카이제곱 검정 : 적합도 검정 4. 이변량 카이제곱 검정 : 독립성 검정 5. 카이제곱 검정 : 분산 검정 (모집단 하나일 경우 (분산 차이)) 6. F 확률분포(카이제곱/카이제곱) 검정 : 분산비 검정 (모집단 둘 일 경우 (분산 차이)) ​ 핵심) ​ ​ ​ ​ 1. 연속확률분포 : 카이제곱 확률분포(Chi Square) - 카이제곱분포 개요 k개의 표준정규분포를 따르는 독립적인 확률변수 Xi~N(0,1)가 있을 떄, 카이제곱 확률변수 Q는 이들의..

* 자료출저 및 참고강의 패스트캠퍼스 올인원 패키지(금융공학/퀀트) 장순용 강사님 인터넷 강의 명지대 산업경영공학과 이병기 교수님 품질관리 강의 * 목차 통계분석 : 가설검정 1. 가설검정 종류 (모집단 개수에 따라) 2. 가설검정 : 모집단 둘 일 경우 (평균차이, 대응표본) 3. 가설검정 : 모집단 둘 일 경우 (평균차이, 독립표본) 4. 가설검정 : 모집단 둘 일 경우 (비율차이) 5. 가설검정 : 모집단 둘 일 경우 (분산차이) ​ 1. 가설검정 종류 (모집단 개수에 따라) - 모집단 하나인 경우 : z검정 or t검정 - 모집단 둘 일 경우 (평균차이, 대응표본)(서로 1대1로 연결되어 있음) : t 검정 - 모집단 둘 일 경우 (평균차이, 독립표본) : z검정 or t검정 - 모집단 둘 일 경..

* 자료출저 및 참고강의 패스트캠퍼스 올인원 패키지(금융공학/퀀트) 장순용 강사님 인터넷 강의 명지대 산업경영공학과 통계학개론 강의 ​ * 목차 통계분석 : 가설검정 1. 가설검정 개념 2. 가설검정 : 모집단 하나일 경우 (평균차이) 3. 가설검정 : 모집단 하나일 경우 (비율차이) 4. 가설검정 : 모집단 하나일 경우 (분산차이) ​ ​ 1. 가설검정 개념 - 가설검정 1) 가설 (hypothesis) 주어진 사실 혹은 조사하고자 하는 사실이 어떠하다는 주장이나 추측 귀무가설 (null hypothesis) : H0 대립가설 (anti-hypothesis) : H1 ​ 2) 검정 (testing) 조사를 하기 위해 귀무가설과 대립가설을 세운 다음 어떤 가설이 맞는지를 판단해야 함 양측검정 (two-s..

* 자료출저 및 참고강의 패스트캠퍼스 올인원 패키지(금융공학/퀀트) 장순용 강사님 인터넷 강의 정리. ​ * 목차 상관성 분석 1. 피어슨 상관계수 2. 스피어맨 상관계수 3. 켄달 상관계수 ​ ​ 1. 상관성 분석 : 피어슨 상관계수 (Pearson's correlation coefficient) - 피어슨 상관계수 개요 "일상적인 상관계수"이고 다음과 같은 수식으로 계산 ​피어슨 상관계수의 값은 -1과 1사이의 수치. 피어슨 상관계수는 선형관계의 방향과 강도를 표현 Cor(X,Y) > 0 : X와 Y사이에 양의 선형관계 Cor(X,Y) < 0 : X와 Y사이에 음의 선형관계 Cor(X,Y) = 0 : X와 Y사이에 선형관계가 없음 ​ - 피어슨 표본 상관계수의 정규분포화 표본 상관계수 r이 정규분포를..

* 자료출저 및 참고강의 패스트캠퍼스 올인원 패키지(금융공학/퀀트) 장순용 강사님 인터넷 강의 명지대 산업경영공학과 이병기 교수님 품질관리 강의 ​ * 목차 통계분석 : 통계적 추정(점추정, 구간추정) 1. 통계적 추정의 원리 2. 추정량의 조건 3. 구간추정 4. 구간추정 : 모표준편차를 아는 경우 5. 구간추정 : 핵심적으로 이해할 부분 6. 구간추정 : 모표준편차를 모르는 경우 ​ ​ 1. 통계적 추정의 원리 - 통계적 추정 용어 정의 1) 점추정(point estimation) 점추정은 모수를 특정한 수치로 표현하는 것 ​ 2) 구간추정(interval estimation) 구간추정은 모수를 최솟값과 최댓값의 범위로 추정하는 것 ​ 3) 추정치(estimate) 모수를 추정하기 위해 선택된 표본을..

* 자료출저 및 참고강의 패스트캠퍼스 올인원 패키지(금융공학/퀀트) 장순용 강사님 인터넷 강의 명지대 산업경영공학과 이병기 교수님 품질관리 강의 * 목차 통계분석 : 기본개념(기술통계, 통계적추론) 1. 모집단과 표본 2. 기술통계 3. 통계적추론 : 전수조사와 표본조사 4. 통계적추론 : 표본추출 방법 5. 통계적추론 : 표본분포 6. 통계적추론 : 중심극한정리 (CLT : Central Limit Theorem) 1. 모집단과 표본 - 모집단(population) 통계 분석 대상 전체 ​ - 표본(sample) 모집단에서 추출한 일부 ex) 대한민국 20세 이상 남성의 체질량 지수 BMI 평균을 구하기 이를 위해서 500명의 표본을 뽑아 조사한다. ​ ​ ​ ​ ​ ​ 2. 기술통계 - 기술통계 통계..

* 자료출저 및 참고강의 패스트캠퍼스 올인원 패키지(금융공학/퀀트) 장순용 강사님 인터넷 강의 *목차 1. 이변량 결합확률분포 : 공분산, 상관계수 2. 독립성과 상관성 3. 공분산과 상관계수 4. 여러 확률변수의 합 : 이변량, 다변량 5. 현대포트폴리오 이론(MPT : Modern Portfolio Theory) 1. 이변량 결합확률분포 : 공분산, 상관계수 - 이변량 결합확률분포 두 개의 확률변수 X와 Y에 대한 확률 이변량 결합확률분포 : P(x, y) = P(X=x, Y=y) X = x AND Y = y일 확률 ​ - 이변량 경합확률분포 : 공분산 (covariance) ​ - 이변량 경합확률분포 : 상관계수 (correlation) 상관계수의 값은 -1과 1사이의 값. 상관계수는 선형관계의 방..