ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ µö·¯´×/°ÈÇнÀ ÁÖ½ÄÅõÀÚ(°³Á¤2ÆÇ)
- ÀúÀÚ<ÄöƼ·¦> Àú
- ÃâÆÇ»çÀ§Å°ºÏ½º
- ÃâÆÇÀÏ2022-07-06
- µî·ÏÀÏ2024-10-21
º¸À¯ 1, ´ëÃâ 1,
¿¹¾à 0, ´©Àû´ëÃâ 4, ´©Àû¿¹¾à 4
Ã¥¼Ò°³
°ÈÇнÀÀº ½º½º·Î ÇнÀÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´× ±â¹ýÀ¸·Î¼ ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ ÇнÀ¿¡ Àß Àû¿ëµÇ´Â ±â¹ýÀÌ´Ù. ÀÌ Ã¥¿¡¼´Â ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °ÈÇнÀ ±â¹ÝÀÇ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç ÇÁ·Î±×·¥À» °³¹ßÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» »ìÆ캸°í, À̸¦ ½ÇÀü¿¡ È°¿ëÇØ º¼ ¼ö ÀÖµµ·Ï À̷аú ÄÚµå ¼öÁØ¿¡¼ »ó¼¼ÇÑ ¼³¸íÀ» µ¡ºÙ¿´´Ù. ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ µö·¯´×°ú °ÈÇнÀÀ» ÀÌÇØÇÏ°í À̸¦ ¹ÙÅÁÀ¸·Î ÁÖ½ÄÅõÀÚ¸¦ ºñ·ÔÇÑ ´Ù¾çÇÑ µµ¸ÞÀο¡ È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù.
ÀúÀÚ¼Ò°³
±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±×·ì. ¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´×, °ÈÇнÀ µîÀÇ ´Ù¾çÇÑ ±â¼úÀ» ¿¬±¸ÇÏ°í ±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÏ¿© ±ÝÀ¶ ÅõÀÚ¿¡ µµ¿òÀÌ µÉ ÀÇ¹Ì ÀÖ´Â Á¤º¸¸¦ ¸¸µé¾î ³»±â À§ÇÑ ÀÏÀ» ÇÏ°í ÀÖ´Ù. ÃÖ±Ù¿¡´Â ÀÌ Ã¥¿¡¼ ´Ù·ç°í ÀÖ´Â ¡¸ÆÄÀ̽㠱â¹ÝÀÇ °ÈÇнÀ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¡¹¿Í ´õºÒ¾î ¡¸µö·¯´× ÁÖ½Ä Æ÷Æ®Æú¸®¿À °ü¸® ÇÁ·ÎÁ§Æ®¡¹, ¡¸ÀÚµ¿ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ½Ã½ºÅÛ °³¹ß ÇÁ·ÎÁ§Æ®¡¹µîÀ» ÁøÇàÇÏ°í ÀÖ´Ù. °ü·Ã ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÀϺθ¦ ÄöƼ·¦ Github¿¡¼ °øÀ¯ÇÏ°í ±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °á°ú¸¦ ÄöƼ·¦ À¥»çÀÌÆ®¿Í ÄöƼ·¦ ºí·Î±×¿¡¼ Á¦°øÇÏ°í ÀÖ´Ù.
¸ñÂ÷
01Àå: ¹è°æ ÀÌ·Ð 1 - ±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® 1.1 ±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅͶõ? 1.2 ±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ Çʿ伺 1.3 ±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¹æ¹ý ___1.3.1 ±âº»Àû ºÐ¼® ___1.3.2 ±â¼úÀû ºÐ¼® ___1.3.3 Á¤¼ ºÐ¼®___1.3.4 Á¾ÇÕ ºÐ¼®1.4 ÀüÅëÀûÀÎ ÄöÆ® ÅõÀÚ ¹æ¹ý ___1.4.1 ÄöÆ® ÅõÀÚ ¿ª»ç___1.4.2 Àú PER+Àú PBR+Àú PCR Àü·«___1.4.3 Á¶¼Á ÇÇ¿ÀÆ®·Î½ºÅ° F-Score1.5 ÄöÆ® ÅõÀÚ Æ®·»µå1.6 Æ÷Æ®Æú¸®¿À Æò°¡1.7 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡ 02Àå: ¹è°æ ÀÌ·Ð 2 - µö·¯´×À̶õ?2.1 µö·¯´× °³¿ä___2.1.1 µö·¯´×ÀÇ Á¤ÀÇ¿Í ¿ª»ç___2.1.2 µö·¯´×ÀÌ ÃÖ±Ù¿¡ ÁÖ¸ñ¹Þ´Â ÀÌÀ¯___2.1.3 µö·¯´×À¸·Î Ç®°íÀÚ ÇÏ´Â ¹®Á¦2.2 µö·¯´× ¹ßÀü °úÁ¤___2.2.1 ÆÛ¼ÁÆ®·Ð___2.2.2 Àΰø ½Å°æ¸Á___2.2.3 ´Ù¾çÇÑ È°¼ºÈ ÇÔ¼ö ÃâÇö___2.2.4 Ãâ·ÂÃþ¿¡¼ È°¼ºÈ ÇÔ¼ö¸¦ »ç¿ë___2.2.5 ½ÉÃþ ½Å°æ¸Á2.3 µö·¯´×¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ÇÙ½É ±â¼ú___2.3.1 ¿ÀÂ÷ ¿ªÀüÆÄ ±â¹ý ___2.3.2 ÃÖÀûÇØ Å½»ö ±â¹ý___2.3.3 °úÀûÇÕ ÇØ°á ±â¹ý2.4 °í±Þ Àΰø ½Å°æ¸Á ±¸Á¶___2.4.1 ¼øȯ ½Å°æ¸Á___2.4.2 LSTM ½Å°æ¸Á___2.4.3 ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á2.5 µö·¯´× Àû¿ë »ç·Ê___2.5.1 ±â°è ¹ø¿ª ___2.5.2 À½¼º ÀνÄ___2.5.3 À̹ÌÁö ÀνÄ2.6 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡ 03Àå: ¹è°æ ÀÌ·Ð 3 - °ÈÇнÀÀ̶õ?3.1 °ÈÇнÀÀÇ ±âÃÊ°¡ µÈ ¸¶¸£ÄÚÇÁ ÀÇ»ç °áÁ¤ °úÁ¤___3.1.1 ¸¶¸£ÄÚÇÁ °¡Á¤___3.1.2 ¸¶¸£ÄÚÇÁ °úÁ¤___3.1.3 ¸¶¸£ÄÚÇÁ ÀÇ»ç °áÁ¤°úÁ¤3.2 »óÅ °¡Ä¡ ÇÔ¼ö¿Í »óÅÂ-Çൿ °¡Ä¡ ÇÔ¼ö___3.2.1 »óÅ °¡Ä¡ ÇÔ¼ö(state-value function)___3.2.2 »óÅÂ-Çൿ °¡Ä¡ ÇÔ¼ö(action-value function)3.3 º§¸¸ ¹æÁ¤½Ä___3.3.1 º§¸¸ ±â´ë ¹æÁ¤½Ä(Bellman expectation equation)___3.3.2 º§¸¸ ÃÖÀû ¹æÁ¤½Ä(Bellman optimality equation)3.4 MDP¸¦ À§ÇÑ µ¿Àû ÇÁ·Î±×·¡¹Ö___3.4.1 Á¤Ã¥ ¹Ýº¹(policy iteration)___3.4.2 °¡Ä¡ ¹Ýº¹(value iteration)___3.4.3 µ¿Àû ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀÇ ÇÑ°è¿Í °ÈÇнÀÀÌ ÇÊ¿äÇÑ ÀÌÀ¯3.5 ÁÖ¿ä °ÈÇнÀ °³³ä___3.5.1 °ÈÇнÀ Ç¥±â¹ý(notation)___3.5.2 Model-based vs. Model-free___3.5.3 ¿¹Ãø(prediction)°ú Á¦¾î(control)___3.5.4 ºÎÆ®½ºÆ®·¦(bootstrap)___3.5.5 On-policy vs. Off-policy___3.5.6 ÀÌ¿ë(exploitation)°ú ŽÇè(exploration)3.6 ÁÖ¿ä °ÈÇнÀ ±â¹ý___3.6.1 ¸óÅ×Ä«¸¦·Î ÇнÀ(Monte-Carlo learning, MC)___3.6.2 ½Ã°£Â÷ ÇнÀ(temporal-difference learning, TD)___3.6.3 Q-·¯´×(Q-learning, QL)°ú DQN(deep Q-network)___3.6.4 Á¤Ã¥ °æ»ç(policy gradient, PG)___3.6.5 ¾×ÅÍ-Å©¸®Æ½ ___3.6.6 A2C(advantage actor-critic)___3.6.7 A3C(asynchronous advantage actor-critic) ___3.6.8 ÁÖ¿ä °ÈÇнÀ ±â¹ý Á¤¸®3.7 °ÈÇнÀ Àû¿ë »ç·Ê___3.7.1 º®µ¹ ±ú±â___3.7.2 ¾ËÆÄ°í(AlphaGo)3.8 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡ 04Àå: ¹è°æ ÀÌ·Ð 4 - °ÈÇнÀÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÁÖ½ÄÅõÀÚ¶õ?4.1 Á÷°üÀûÀ¸·Î °ÈÇнÀ Àü·« ¾Ë¾Æº¸±â___4.1.1 °ÈÇнÀÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ±¸Á¶___4.1.2 Â÷Æ® µ¥ÀÌÅÍ ÀÌÇØÇϱâ___4.1.3 Â÷Æ® µ¥ÀÌÅ͸¦ ¹ÙÅÁÀ¸·Î °ÈÇнÀÀ» ÇÏ´Â ¹æ½Ä___4.1.4 °Å·¡ ¼ö¼ö·á¿Í °Å·¡¼¼ ___4.1.5 ¹«ÀÛÀ§ Çൿ °áÁ¤(ŽÇè)°ú ¹«ÀÛÀ§ Çൿ °áÁ¤ ºñÀ²(¿¦½Ç·Ð)4.2 °ÈÇнÀ È¿°ú¸¦ Â÷º°ÈÇÏ´Â ¿äÀεé___4.2.1 Â÷º°È ¿äÀÎ 1: ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ ±¸¼º___4.2.2 Â÷º°È ¿äÀÎ 2: ¿¡ÀÌÀüÆ® »óÅ Á¾·ù___4.2.3 Â÷º°È ¿äÀÎ 3: ¿¡ÀÌÀüÆ® Çൿ Á¾·ù___4.2.4 Â÷º°È ¿äÀÎ 4: ½Å°æ¸Á___4.2.5 Â÷º°È ¿äÀÎ 5: °ÈÇнÀ ±â¹ý4.3 Â÷Æ® µ¥ÀÌÅÍ¿Í ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ »ìÆ캸±â___4.3.1 Â÷Æ® µ¥ÀÌÅÍ___4.3.2 ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ4.4 ÁÖ½ÄÅõÀÚ °ÈÇнÀ ÀýÂ÷___4.4.1 ÁÖ½ÄÅõÀÚ °ÈÇнÀ ¼ø¼µµ___4.4.2 Çൿ °áÁ¤___4.4.3 °áÁ¤µÈ Çൿ ¼öÇà___4.4.4 ¹èÄ¡ ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º ¹× ½Å°æ¸Á ¾÷µ¥ÀÌÆ®4.5 ÁÖ½ÄÅõÀÚ °ÈÇнÀ °úÁ¤ ¹× °á°ú È®ÀÎ ¹æ¹ý___4.5.1 °ÈÇнÀ °úÁ¤ È®ÀÎÀÇ Çʿ伺___4.5.2 °ÈÇнÀ °úÁ¤À» ·Î±×·Î ³²±â±â ___4.5.3 °ÈÇнÀ °úÁ¤À» À̹ÌÁö·Î °¡½ÃÈÇϱâ4.6 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡ 05Àå: ¸ðµâ °³¹ß - °ÈÇнÀ ±â¹Ý ÁÖ½ÄÅõÀÚ ½Ã½ºÅÛ °³¹ß5.1 RLTrader °³¹ß¿¡ ÇÊ¿äÇÑ È¯°æ___5.1.1 ¾Æ³ªÄÜ´Ù ¼³Ä¡ ___5.1.2 PyTorch ¼³Ä¡___5.1.3 ÅÙ¼Ç÷Π¼³Ä¡___5.1.4 plaidML ¼³Ä¡5.2 RLTraderÀÇ ¼³°è___5.2.1 ¸ðµâ ±¸Á¶___5.2.2 µð·ºÅ͸® ±¸Á¶___5.2.3 Ŭ·¡½º ´ÙÀ̾î±×·¥___5.2.4 ȯ°æ ¸ðµâ °³¿ä___5.2.5 ¿¡ÀÌÀüÆ® ¸ðµâ °³¿ä___5.2.6 ½Å°æ¸Á ¸ðµâ°³¿ä___5.2.7 ÇнÀ±â ¸ðµâ °³¿ä___5.2.8 µ¥ÀÌÅÍ °ü¸® ¸ðµâ °³¿ä___5.2.9 °¡½ÃÈ ¸ðµâ°³¿ä___5.2.10 ½ÇÇà ¸ðµâ °³¿ä5.2.11 ±âŸ ¸ðµâ 5.3 ȯ°æ ¸ðµâ °³¹ß___5.3.1 ȯ°æ ¸ðµâÀÇ ÁÖ¿ä ¼Ó¼º°ú ÇÔ¼ö___5.3.2 ÄÚµå Á¶°¢: ȯ°æ Ŭ·¡½º5.4 ¿¡ÀÌÀüÆ® ¸ðµâ °³¹ß___5.4.1 ¿¡ÀÌÀüÆ® ¸ðµâÀÇ ÁÖ¿ä ¼Ó¼º°ú ÇÔ¼ö___5.4.2 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ¿¡ÀÌÀüÆ® Ŭ·¡½ºÀÇ »ó¼ö ¼±¾ð___5.4.3 ÄÚµå Á¶°¢ 2: ¿¡ÀÌÀüÆ® Ŭ·¡½ºÀÇ »ý¼ºÀÚ___5.4.4 ÄÚµå Á¶°¢ 3: ¿¡ÀÌÀüÆ® Ŭ·¡½ºÀÇ ÇÔ¼ö5.5 ½Å°æ¸Á ÆÐÅ°Áö °³¹ß___5.5.1 µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ¼±Á¤___5.5.2 ½Å°æ¸Á ±¸Á¶___5.5.3 ½Å°æ¸Á ¸ðµâÀÇ ÁÖ¿ä ¼Ó¼º°ú ÇÔ¼ö ___5.5.4 ÄÚµå Á¶°¢: µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¿¡ µû¶ó ½Å°æ¸Á ¸ðµâ ±¸Çöü ¼±ÅÃ5.6 PyTorch¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ½Å°æ¸Á ¸ðµâ °³¹ß ___5.6.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: PyTorch µîÀÇ ÀÇÁ¸¼º ÀÓÆ÷Æ®___5.6.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: PyTorch¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Network Ŭ·¡½º___5.6.3 ÄÚµå Á¶°¢ 3: PyTorch¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ DNN Ŭ·¡½º___5.6.4 ÄÚµå Á¶°¢ 4: PyTorch¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ LSTMNetwork Ŭ·¡½º___5.6.5 ÄÚµå Á¶°¢ 5: PyTorch¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ CNN Ŭ·¡½º 5.7 Keras¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ½Å°æ¸Á ¸ðµâ °³¹ß___5.7.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: Keras¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Network Ŭ·¡½º ___5.7.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: Keras¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ DNN Ŭ·¡½º___5.7.3 ÄÚµå Á¶°¢ 3: Keras¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ LSTMNetwork Ŭ·¡½º___5.7.4 ÄÚµå Á¶°¢ 4: Keras¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ CNN Ŭ·¡½º5.8 °¡½ÃÈ ¸ðµâ °³¹ß___5.8.1 °¡½ÃÈ ¸ðµâÀÇ ÁÖ¿ä ¼Ó¼º°ú ÇÔ¼ö ___5.8.2 °¡½ÃÈ ¸ðµâÀÌ ¸¸µé¾î ³»´Â Á¤º¸___5.8.3 ÄÚµå Á¶°¢ 1: °¡½Ãȱâ Ŭ·¡½ºÀÇ »ý¼ºÀÚ___5.8.4 ÄÚµå Á¶°¢ 2: °¡½ÃÈ Áغñ ÇÔ¼ö___5.8.5 ÄÚµå Á¶°¢ 3: °¡½ÃÈ ÇÔ¼ö___5.8.6 ÄÚµå Á¶°¢ 4: °¡½ÃÈ Á¤º¸ ÃʱâÈ ¹× °á°ú ÀúÀå ÇÔ¼ö5.9 ÇнÀ±â ¸ðµâ °³¹ß___5.9.1 ÇнÀ±â ¸ðµâÀÇ ÁÖ¿ä ¼Ó¼º°ú ÇÔ¼ö___5.9.2 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ÇнÀ±â ¸ðµâÀÇ ÀÇÁ¸¼º ÀÓÆ÷Æ® ___5.9.3 ÄÚµå Á¶°¢ 2: ÇнÀ±â Ŭ·¡½ºÀÇ »ý¼ºÀÚ___5.9.4 ÄÚµå Á¶°¢ 3: °¡Ä¡ ½Å°æ¸Á »ý¼º ÇÔ¼ö___5.9.5 ÄÚµå Á¶°¢ 4: Á¤Ã¥ ½Å°æ¸Á »ý¼º ÇÔ¼ö___5.9.6 ÄÚµå Á¶°¢ 5: ¿¡Æ÷Å© ÃʱâÈ ÇÔ¼ö___5.9.7 ÄÚµå Á¶°¢ 6: °¡Ä¡ ½Å°æ¸Á ¹× Á¤Ã¥ ½Å°æ¸Á ÇнÀ___5.9.8 ÄÚµå Á¶°¢ 7: ¿¡Æ÷Å© °á°ú °¡½ÃÈ___5.9.9 ÄÚµå Á¶°¢ 8: °ÈÇнÀ ½ÇÇà ÇÔ¼ö___5.9.10 ÄÚµå Á¶°¢ 9: DQN °ÈÇнÀ Ŭ·¡½º___5.9.11 ÄÚµå Á¶°¢ 10: Á¤Ã¥ °æ»ç °ÈÇнÀ Ŭ·¡½º___5.9.12 ÄÚµå Á¶°¢ 11: Actor-Critic °ÈÇнÀ Ŭ·¡½º___5.9.13 ÄÚµå Á¶°¢ 12: A2C °ÈÇнÀ Ŭ·¡½º___5.9.14 ÄÚµå Á¶°¢ 13: A3C °ÈÇнÀ Ŭ·¡½º5.10 µ¥ÀÌÅÍ °ü¸® ¸ðµâ °³¹ß___5.10.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ÀÚÁú º¤ÅÍ Á¤ÀÇ___5.10.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® ÇÔ¼ö___5.10.3 ÄÚµå Á¶°¢ 3: Â÷Æ® µ¥ÀÌÅÍ ¹× ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ ·Îµå ÇÔ¼ö 5.11 °ÈÇнÀ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ½ÇÇà ¸ðµâ °³¹ß___5.11.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ÇÁ·Î±×·¥ ÀÎÀÚ ¼³Á¤___5.11.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: ÆĶó¹ÌÅÍ ¼³Á¤___5.11.3 ÄÚµå Á¶°¢ 3: °ÈÇнÀ ¼³Á¤___5.11.4 ÄÚµå Á¶°¢ 4: °ÈÇнÀ ½ÇÇà5.12 ±âŸ ¸ðµâ °³¹ß___5.12.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ¼³Á¤ ¸ðµâ___5.12.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: À¯Æ¿¸®Æ¼ ¸ðµâ5.13 °³¹ß Âü¿©5.14 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡ 06Àå: µ¥ÀÌÅÍ Áغñ - ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ È¹µæ6.1 ¹æ¹ý 1. Áõ±Ç»ç HTS »ç¿ë___6.1.1 Áõ±Ç»ç HTS ´Ù¿î·Îµå___6.1.2 Áõ±Ç °èÁ °³¼³___6.1.3 Á¾¸ñ Â÷Æ® µ¥ÀÌÅÍ È®ÀÎ___6.1.4 ¿¢¼¿¿¡¼ ÀϺ° µ¥ÀÌÅÍ CSV ÆÄÀÏ ÀúÀå6.2 ¹æ¹ý 2. Áõ±Ç»ç API »ç¿ë___6.2.1 Áõ±Ç»ç API ¼³Ä¡___6.2.2 ´ë½ÅÁõ±Ç Å©·¹¿Â API »ç¿ë ȯ°æ Áغñ___6.2.3 ´ë½ÅÁõ±Ç Å©·¹¿Â HTS ½ÇÇà___6.2.4 ´ë½ÅÁõ±Ç Å©·¹¿Â API¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Â÷Æ® µ¥ÀÌÅÍ È¹µæ ÇÁ·Î±×·¥ ÀÛ¼º6.3 ¹æ¹ý 3. À¥ Å©·Ñ¸µ___6.3.1 pandas-datareader·Î ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ___6.3.2 ±ÝÀ¶ Æ÷ÅÐ Å©·Ñ¸µÀ¸·Î ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ6.4 ¹æ¹ý 4. ÄöƼ·¦ µ¥ÀÌÅͺ£À̽º »ç¿ë6.5 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡ 07Àå: °ÈÇнÀ ½ÇÇà7.1 RLTrader ½ÇÇà ¹æ¹ý___7.1.1 ÇнÀ ¸ðµå ½ÇÇà ¹æ¹ý___7.1.2 Å×½ºÆ® ¸ðµå ½ÇÇà ¹æ¹ý___7.1.3 ¾÷µ¥ÀÌÆ® ¸ðµå ½ÇÇà ¹æ¹ý___7.1.4 ¿¹Ãø ¸ðµå ½ÇÇà ¹æ¹ý___7.1.5 °ÈÇнÀ °úÁ¤ ¹× °á°ú È®ÀÎ___7.1.6 ÇнÀÀÌ Àß µÇÁö ¾ÊÀ» ¶§ÀÇ Ã¼Å©¸®½ºÆ®7.2 ÇнÀ ¸ðµå ¿¹½Ã___7.2.1 ÇнÀ ¸ðµå °á°ú 1: »ï¼ºÀüÀÚ(005930)___7.2.2 ÇнÀ ¸ðµå °á°ú 2: Çö´ëÂ÷(005380)___7.2.3 ÇнÀ ¸ðµå °á°ú 3: Ä«Ä«¿À(035720)___7.2.4 ÇнÀ ¸ðµå °á°ú Á¤¸® ¹× ¿ø¼þÀÌ ÅõÀÚ¿ÍÀÇ ºñ±³7.3 Å×½ºÆ® ¸ðµå ¿¹½Ã ___7.3.1 Å×½ºÆ® ¸ðµåÀÇ Æ¯Â¡___7.3.2 Å×½ºÆ® ¸ðµå °á°ú 1: »ï¼ºÀüÀÚ(005930)___7.3.3 Å×½ºÆ® ¸ðµå °á°ú 2: Çö´ëÂ÷(005380)___7.3.4 Å×½ºÆ® ¸ðµå °á°ú 3: Ä«Ä«¿À(035720) ___7.3.5 Å×½ºÆ® ¸ðµå °á°ú Á¤¸® ¹× ¿ø¼þÀÌ ÅõÀÚ¿ÍÀÇ ºñ±³7.4 ¾÷µ¥ÀÌÆ® ¸ðµå ¿¹½Ã___7.4.1 ¾÷µ¥ÀÌÆ® ¸ðµåÀÇ Æ¯Â¡___7.4.2 ¾÷µ¥ÀÌÆ® ¸ðµå °á°ú 1: »ï¼ºÀüÀÚ(005930)___7.4.3 ¾÷µ¥ÀÌÆ® ¸ðµå °á°ú 2: Çö´ëÂ÷(005380)___7.4.4 ¾÷µ¥ÀÌÆ® ¸ðµå °á°ú 3: Ä«Ä«¿À(035720)___7.4.5 ¾÷µ¥ÀÌÆ® ¸ðµå °á°ú Á¤¸® ¹× ¿ø¼þÀÌ ÅõÀÚ¿ÍÀÇ ºñ±³7.5 ¿¹Ãø ¸ðµå ¿¹½Ã___7.5.1 ¿¹Ãø ¸ðµåÀÇ Æ¯Â¡___7.5.2 ¿¹Ãø ¸ðµå °á°ú 1: »ï¼ºÀüÀÚ(005930)___7.5.3 ¿¹Ãø ¸ðµå °á°ú 2: Çö´ëÂ÷(005380)___7.5.4 ¿¹Ãø ¸ðµå °á°ú 3: Ä«Ä«¿À(035720)7.6 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡ 08Àå: RLTrader Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ 8.1 ¿¡ÀÌÀüÆ® ¸ðµâ Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡___8.1.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ¸Å¸Å ¼ö¼ö·á ¹× ¼¼±Ý Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê___8.1.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: Çൿ °áÁ¤ ·ÎÁ÷ Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê8.2 ½Å°æ¸Á ¸ðµâ Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡___8.2.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ½Å°æ¸Á Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê___8.2.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: ÃÖÀûÈ ¹æ¹ý Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê___8.2.3 ÄÚµå Á¶°¢ 3: °øÀ¯ ½Å°æ¸Á Àû¿ë Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê8.3 °ÈÇнÀ ÇнÀ±â Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡___8.3.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ¹èÄ¡ ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê___8.3.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: °¡½ÃÈ ÆÄÀÏ »ý¼º ¼ö Á¶Àý8.4 ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡___8.4.1 ¡®±â°ü ¼ø¸Å¼ö¡¯ ¹× ¡®¿Ü±¹ÀÎ ¼ø¸Å¼ö¡¯ µ¥ÀÌÅÍ È¹µæ »ç·Ê___8.4.2 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê___8.4.3 ÄÚµå Á¶°¢ 2: ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ ÀÚÁú ±¸¼º Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê ºÎ·ÏA: ÇÁ·Î±×·¡¹Ö, ¸Ó½Å·¯´×, ÁÖ½ÄÅõÀÚ ¿ë¾îA.1 ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ±âº» ¿ë¾î Á¤¸®A.2 ¸Ó½Å·¯´× ±âº» ¿ë¾î Á¤¸®A.3 ÁÖ½Ä ±âº» ¿ë¾î Á¤¸® ºÎ·ÏB: µö·¯´×¿¡¼ TensorFlow+GPU »ç¿ëÇϱâB.1 GPU »ç¿ëÀ» À§ÇÑ Çϵå¿þ¾î Áغñ___B.1.1 ±×·¡ÇÈÄ«µå ÀÎ½Ä È®ÀÎ___B.1.2 ȣȯµÇ´Â ±×·¡ÇÈÄ«µå È®ÀÎB.2 GPU »ç¿ëÀ» À§ÇÑ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î Áغñ___B.1.1 CUDA ÅøŶ ¼³Ä¡___B.2.2 cuDNN ¶óÀ̺귯¸® ¼³Ä¡___B.2.3 TensorFlowÀÇ GPU »ç¿ë ÃÖÁ¾ È®ÀÎ ºÎ·ÏC: µö·¯´×¿¡¼ plaidML+GPU »ç¿ëÇϱâC.1 plaidML »ç¿ëÀ» À§ÇÑ Visual C++ 2015 ¼³Ä¡C.2 plaidML ¼³Ä¡ ¹× È®ÀÎ ºÎ·ÏD: RLTraderÀÇ µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© Àû¿ë±â ºÎ·ÏE: RLTrader ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ ¸í¼¼E.1 RLTrader ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ v1 E.2 RLTrader ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ v1.1E.3 RLTrader ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ v2E.4 RLTrader ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ v3E.5 RLTrader ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ v4