LAB

다양한 분야의 주제로
함께 연구하는 멤버십 전용 연구실입니다.

* LAB의 성격에 따라 선발 / 비선발로 나뉩니다.

Deep Algorithmic Trading Advanced
DAT Advanced LAB은 Finance 분야에 특화된 데이터 처리 및 머신러닝 기법을 연구 및 개발하는 LAB입니다.
모임요일
매주 토요일
모임시간
10:30
모임장소
강남캠퍼스
모집인원
3 명
모집방법
신청서제출 >> 랩짱 선발심사 진행
과정시작

2020년 9월 12일

연구목표
DAT Advanced는 알고리즘 트레이딩 개발자들 간의 커뮤니케이션과 상호 성장을 목표합니다. 금융을 위한 머신러닝 기법 및 알고리즘 트레이딩 전반에 관한 공통 스터디 및 연구를 하고, 그것을 기반으로 개인 혹은 소수 그룹의 공통 수익 모델을 창출하는 것을 지향하는 소통/연구 모임입니다.
운영방식
메인세션과 프리세션으로 나누어 진행합니다. 1. 메인세션은 연구원 모두 공통으로 리뷰할 도서/강의/코드 등을 두고 대표 발표자가 한주씩 맡은 분량을 리뷰하는 형식으로 진행합니다. 2. 프리세션은 개인/그룹 차원에서 진행하는 프로젝트, 공부하는 주제 중 DAT Advanced와 관련된 주제를 발표하는 세션으로 진행합니다.
참여조건
- 파이썬 등 프로그램 언어를 이용해 백테스팅 및 거래 모듈 구현이 가능하거나 경험이 있으신 분
- 기본 머신러닝에 대한 지식이 있으며 프로그래밍으로 구현할 수 있으신 분
- 하나 이상의 금융시장(현물, 선물, 옵션, 크립토, 채권 등)의 매커니즘을 이해하고 거래 경험이 있으신 분
활동계획
주차 학습내용
1 주차 오리엔테이션 및 기존 진행상황 보고
2 주차 교재 리뷰 및 실습 코드 작성
3 주차 교재 리뷰 및 실습 코드 작성
4 주차 교재 리뷰 및 실습 코드 작성
5 주차 교재 리뷰 및 실습 코드 작성
6 주차 교재 리뷰 및 실습 코드 작성
7 주차 교재 리뷰 및 실습 코드 작성
8 주차 교재 리뷰 및 실습 코드 작성
9 주차 교재 리뷰 및 실습 코드 작성
10 주차 교재 리뷰 및 실습 코드 작성
11 주차 실습 코드 디버깅 및 결과물 최종 제작
* 교재 : Machine Learning for Asset Managers
랩짱소개
김호엽
김호엽
통계학과 학사 졸업하고 퀀트로 활동하고 있습니다. 국내에서 금융분야와 머신러닝이 접목된 분야의 스터디를 찾아다니다 마음에 드는 것을 발견하지 못해 3년 전 모두연을 발견하고 직접 스터디를 개설하게 되었습니다. 꾸준히 공부해나가고 발전해나가야하는 분야이니 만큼 관심과 실력이 있으신 분들을 모셔 지속적으로 연구해 나가고 싶습니다.
소속 l EXAHOUSE
E-mail l hy@exahouse.tech