°£Æí°áÁ¦, ½Å¿ëÄ«µå û±¸ÇÒÀÎ
ÀÎÅÍÆÄÅ© ·Ôµ¥Ä«µå 5% (23,940¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 10¸¸¿ø / Àü¿ù½ÇÀû 40¸¸¿ø)
ºÏÇǴϾð ·Ôµ¥Ä«µå 30% (17,640¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 3¸¸¿ø / 3¸¸¿ø ÀÌ»ó °áÁ¦)
NH¼îÇÎ&ÀÎÅÍÆÄÅ©Ä«µå 20% (20,160¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 4¸¸¿ø / 2¸¸¿ø ÀÌ»ó °áÁ¦)
Close

ÆÄÀ̽ã°ú Äɶ󽺸¦ ÀÌ¿ëÇÑ µö·¯´×/°­È­ÇнÀ ÁÖ½ÄÅõÀÚ : ÄöÆ® ÅõÀÚ ¾Ë°í¸®Áò Æ®·¹À̵ùÀ» À§ÇÑ ÃÖ÷´Ü Çعý ÀÔ¹®

¼Òµæ°øÁ¦

2013³â 9¿ù 9ÀÏ ÀÌÈÄ ´©Àû¼öÄ¡ÀÔ´Ï´Ù.

ÆǸÅÁö¼ö 28
?
ÆǸÅÁö¼ö¶õ?
»çÀÌÆ®ÀÇ ÆǸŷ®¿¡ ±â¹ÝÇÏ¿© ÆǸŷ® ÃßÀ̸¦ ¹Ý¿µÇÑ ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼­¿¡¼­ÀÇ µ¶¸³ÀûÀÎ ÆǸŠÁö¼öÀÔ´Ï´Ù. ÇöÀç °¡Àå Àß Æȸ®´Â »óÇ°¿¡ °¡ÁßÄ¡¸¦ µÎ¾ú±â ¶§¹®¿¡ ½ÇÁ¦ ´©Àû ÆǸŷ®°ú´Â ´Ù¼Ò Â÷ÀÌ°¡ ÀÖÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ÆǸŷ® ¿Ü¿¡µµ ´Ù¾çÇÑ °¡ÁßÄ¡·Î ±¸¼ºµÇ¾î ÃÖ±ÙÀÇ À̽´µµ¼­ È®Àνà À¯¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ÇØ´ç Áö¼ö´Â ¸ÅÀÏ °»½ÅµË´Ï´Ù.
Close
°øÀ¯Çϱâ
Á¤°¡

28,000¿ø

  • 25,200¿ø (10%ÇÒÀÎ)

    1,400P (5%Àû¸³)

ÇÒÀÎÇýÅÃ
Àû¸³ÇýÅÃ
  • S-Point Àû¸³Àº ¸¶ÀÌÆäÀÌÁö¿¡¼­ Á÷Á¢ ±¸¸ÅÈ®Á¤ÇϽŠ°æ¿ì¸¸ Àû¸³ µË´Ï´Ù.
Ãß°¡ÇýÅÃ
  • 4/1(¿ù) À̳» ¹ß¼Û ¿¹Á¤  (¼­¿ï½Ã °­³²±¸ »ï¼º·Î 512)
  • ¹«·á¹è¼Û
  • ÁÖ¹®¼ö·®
    °¨¼Ò Áõ°¡
    • À̺¥Æ®/±âȹÀü

    • ¿¬°üµµ¼­(56)

    • »óÇ°±Ç

    AD

    Ã¥¼Ò°³

    ½ÇÁ¦ ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇØ ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î °­È­ÇнÀ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ÇÁ·Î±×·¥À» Á÷Á¢ ±¸ÇöÇØ º¾´Ï´Ù!

    °­È­ÇнÀÀº ½º½º·Î ÇнÀÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´× ±â¹ýÀ¸·Î ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ ÇнÀ¿¡ Àß Àû¿ëµÇ´Â ±â¹ýÀÔ´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥Àº ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °­È­ÇнÀ ±â¹ÝÀÇ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç ÇÁ·Î±×·¥ °³¹ß¿¡ ´ëÇØ ¼³¸íÇÕ´Ï´Ù. À̸¦ À§ÇÑ À̷аú ÄÚµå ¼öÁØÀÇ »ó¼¼ÇÑ ¼³¸íÀ» ¼ö·ÏÇß½À´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ µö·¯´×°ú °­È­ÇнÀÀ» ÀÌÇØÇÏ°í ÁÖ½ÄÅõÀÚ¸¦ ºñ·ÔÇÑ ´Ù¾çÇÑ µµ¸ÞÀο¡¼­ È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÔ´Ï´Ù.

    ¡Ú ÀÌ Ã¥¿¡¼­ ´Ù·ç´Â ³»¿ë ¡Ú
    ¡Ý µö·¯´×°ú °­È­ÇнÀÀÇ ÀÌ·Ð
    ¡Ý ÁÖ½ÄÅõÀÚ¿¡ °­È­ÇнÀÀ» Àû¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ý
    ¡Ý °­È­ÇнÀ ±â¹ÝÀÇ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ½Ã½ºÅÛ °³¹ß ¹æ¹ý
    ¡Ý °­È­ÇнÀÀ» À§ÇÑ ½ÇÁ¦ ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ È¹µæ ¹× ó¸® ¹æ¹ý
    ¡Ý °­È­ÇнÀÀ¸·Î ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅ͸¦ ÇнÀÇÏ´Â ¹æ¹ý
    ¡Ý ÇнÀÇÑ °­È­ÇнÀ ¸ðµ¨À» È°¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ý
    ¡Ý °­È­ÇнÀ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ½Ã½ºÅÛ Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ ¹æ¹ý

    ¸ñÂ÷

    ¢Ã 01Àå: ¹è°æ ÀÌ·Ð 1 - µö·¯´×À̶õ?
    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-Score
    1.5 ÄöÆ®ÅõÀÚ Æ®·»µå
    1.6 Æ÷Æ®Æú¸®¿À Æò°¡
    1.7 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡

    ¢Ã 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¸Á
    2.3 µö·¯´×¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ÇÙ½É ±â¼ú
    ___2.3.1 ¿ÀÂ÷ ¿ªÀüÆÄ ±â¹ý
    ___2.3.2 ÃÖÀûÇØ Å½»ö ±â¹ý
    ___2.3.3 °úÀûÇÕ ÇØ°á ±â¹ý
    2.4 °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¸Á
    2.5 µö·¯´× Àû¿ë »ç·Ê
    ___2.5.1 ±â°è ¹ø¿ª
    ___2.5.2 À½¼º ÀνÄ
    ___2.5.3 À̹ÌÁö ÀνÄ
    2.6 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡

    ¢Ã 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 »óÅÂ °¡Ä¡ ÇÔ¼ö(state-value function)
    ___3.2.2 »óÅÂ-Çൿ °¡Ä¡ ÇÔ¼ö(action-value function)
    3.3 º§¸¸ ¹æÁ¤½Ä(Bellman equation)
    ___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(dynamic programming)
    ___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
    3.8 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡

    ¢Ã 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: Áö¿¬ º¸»ó ÀÓ°ì°ª
    ___4.2.3 Â÷º°È­ ¿äÀÎ 3: Çൿ Á¾·ù
    ___4.2.4 Â÷º°È­ ¿äÀÎ 5: ½Å°æ¸Á
    ___4.2.5 Â÷º°È­ ¿äÀÎ 6: °­È­ÇнÀ ±â¹ý
    4.3 Â÷Æ® µ¥ÀÌÅÍ¿Í ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ »ìÆ캸±â
    ___4.3.1 Â÷Æ® µ¥ÀÌÅÍ
    ___4.3.2 ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ
    4.4 ÁÖ½ÄÅõÀÚ °­È­ÇнÀ ÀýÂ÷(process)
    ___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 °¡½ÃÈ­Çϱâ
    4.6 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡

    ¢Ã 05Àå: ¸ðµâ °³¹ß - °­È­ÇнÀ ±â¹Ý ÁÖ½ÄÅõÀÚ ½Ã½ºÅÛ °³¹ß
    5.1 RLTrader °³¹ß¿¡ ÇÊ¿äÇÑ È¯°æ
    ___5.1.1 ¾Æ³ªÄÜ´Ù ¼³Ä¡
    ___5.1.2 ÅÙ¼­Ç÷Π¼³Ä¡
    ___5.1.3 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 °­È­ÇнÀ ÇнÀ±â ¸ðµâ °³¿ä
    ___5.2.7 ½Å°æ¸Á ¸ðµâ°³¿ä
    ___5.2.8 °¡½ÃÈ­ ¸ðµâ°³¿ä
    ___5.2.9 ÇнÀ±â ¸ðµâ °³¿ä
    ___5.2.10 ½ÇÇà ¸ðµâ °³¿ä
    ___5.2.11 ±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·¡½º
    5.4 ¿¡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 ÇÔ¼ö
    5.5 ½Å°æ¸Á ¸ðµâ °³¹ß
    ___5.5.1 ½Å°æ¸Á ¸ðµâÀÇ ÁÖ¿ä ¼Ó¼º°ú ÇÔ¼ö
    ___5.5.2 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ½Å°æ¸Á Ŭ·¡½º
    ___5.5.3 ÄÚµå Á¶°¢ 2: DNN Ŭ·¡½º
    ___5.5.4 ÄÚµå Á¶°¢ 3: LSTMNetwork Ŭ·¡½º
    ___5.5.5 ÄÚµå Á¶°¢ 4: CNN Ŭ·¡½º
    5.6 °¡½ÃÈ­ ¸ðµâ °³¹ß
    ___5.6.1 °¡½ÃÈ­ ¸ðµâÀÇ ÁÖ¿ä ¼Ó¼º°ú ÇÔ¼ö
    ___5.6.2 °¡½ÃÈ­ ¸ðµâÀÌ ¸¸µé¾î ³»´Â Á¤º¸
    ___5.6.3 ÄÚµå Á¶°¢ 1: °¡½ÃÈ­±â Ŭ·¡½ºÀÇ »ý¼ºÀÚ
    ___5.6.4 ÄÚµå Á¶°¢ 2: °¡½ÃÈ­ Áغñ ÇÔ¼ö
    ___5.6.5 ÄÚµå Á¶°¢ 3: °¡½ÃÈ­ ÇÔ¼ö
    ___5.6.6 ÄÚµå Á¶°¢ 4: °¡½ÃÈ­ Á¤º¸ ÃʱâÈ­ ¹× °á°ú ÀúÀå ÇÔ¼ö
    5.7 ÇнÀ±â ¸ðµâ °³¹ß
    ___5.7.1 ÇнÀ±â ¸ðµâÀÇ ÁÖ¿ä ¼Ó¼º°ú ÇÔ¼ö
    ___5.7.2 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ÇнÀ±â ¸ðµâÀÇ ÀÇÁ¸¼º ÀÓÆ÷Æ®
    ___5.7.3 ÄÚµå Á¶°¢ 2: ÇнÀ±â Ŭ·¡½ºÀÇ »ý¼ºÀÚ
    ___5.7.4 ÄÚµå Á¶°¢ 3: °¡Ä¡ ½Å°æ¸Á »ý¼º ÇÔ¼ö
    ___5.7.5 ÄÚµå Á¶°¢ 4: Á¤Ã¥ ½Å°æ¸Á »ý¼º ÇÔ¼ö
    ___5.7.6 ÄÚµå Á¶°¢ 5: ¿¡Æ÷Å© ÃʱâÈ­ ÇÔ¼ö
    ___5.7.7 ÄÚµå Á¶°¢ 6: °¡Ä¡ ½Å°æ¸Á ¹× Á¤Ã¥ ½Å°æ¸Á ÇнÀ
    ___5.7.8 ÄÚµå Á¶°¢ 7: ¿¡Æ÷Å© °á°ú °¡½ÃÈ­
    ___5.7.9 ÄÚµå Á¶°¢ 8: °­È­ÇнÀ ½ÇÇà ÇÔ¼ö
    ___5.7.10 ÄÚµå Á¶°¢ 9: DQN °­È­ÇнÀ Ŭ·¡½º
    ___5.7.11 ÄÚµå Á¶°¢ 10: Á¤Ã¥ °æ»ç °­È­ÇнÀ Ŭ·¡½º
    ___5.7.12 ÄÚµå Á¶°¢ 11: ¾×ÅÍ-Å©¸®Æ½ °­È­ÇнÀ Ŭ·¡½º
    ___5.7.13 ÄÚµå Á¶°¢ 12: A2C °­È­ÇнÀ Ŭ·¡½º
    ___5.7.14 ÄÚµå Á¶°¢ 13: A3C °­È­ÇнÀ Ŭ·¡½º
    5.8 µ¥ÀÌÅÍ °ü¸® ¸ðµâ °³¹ß
    ___5.8.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ÀÚÁú º¤ÅÍ Á¤ÀÇ
    ___5.8.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® ÇÔ¼ö
    ___5.8.3 ÄÚµå Á¶°¢ 3: Â÷Æ® µ¥ÀÌÅÍ ¹× ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ ·Îµå ÇÔ¼ö
    5.9 °­È­ÇнÀ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ½ÇÇà ¸ðµâ °³¹ß
    ___5.9.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ÇÁ·Î±×·¥ ÀÎÀÚ ¼³Á¤
    ___5.9.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: °­È­ÇнÀ ¼³Á¤
    ___5.9.3 ÄÚµå Á¶°¢ 2: °­È­ÇнÀ ½ÇÇà
    5.10 ±âŸ ¸ðµâ °³¹ß
    ___5.10.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ¼³Á¤ ¸ðµâ
    ___5.10.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: À¯Æ¿¸®Æ¼ ¸ðµâ
    5.11 °³¹ß Âü¿©
    5.12 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡

    ¢Ã 06Àå: µ¥ÀÌÅÍ Áغñ - ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ È¹µæ
    6.1 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 ÀϺ° µ¥ÀÌÅÍ ¿¢¼¿ ÆÄÀÏ ÀúÀå
    6.2 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±×·¥ ÀÛ¼º
    6.3 ¹æ¹ý 3. À¥ Å©·Ñ¸µ(web crawling)
    ___6.3.1 pandas-datareader, fix_yahoo_finance ¼³Ä¡Çϱâ
    ___6.3.2 Google Finance¿¡¼­ ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ
    ___6.3.3 Yahoo Finance¿¡¼­ ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ
    ___6.3.4 ±ÝÀ¶ Æ÷ÅÐ
    6.4 µ¥ÀÌÅÍ ¿äû
    6.5 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡

    ¢Ã 07Àå: ¸ðµ¨ ±¸Ãà - ÁÖ½ÄÅõÀÚ °­È­ÇнÀ
    7.1 °­È­ÇнÀ ½ÇÇà
    ___7.1.1 DQN/PG/AC/A2C °­È­ÇнÀ + DNN ½Å°æ¸Á
    ___7.1.2 DQN/PG/AC/A2C °­È­ÇнÀ + LSTM/CNN ½Å°æ¸Á
    ___7.1.3 A3C °­È­ÇнÀ + DNN ½Å°æ¸Á
    ___7.1.4 A3C °­È­ÇнÀ + LSTM/CNN ½Å°æ¸Á
    7.2 °­È­ÇнÀ °úÁ¤ ¹× °á°ú È®ÀÎ
    ___7.2.1 Äֿܼ¡ Ãâ·ÂµÇ´Â ·Î±×ÀÇ ÀǹÌ
    ___7.2.2 °¡½ÃÈ­ °á°ú°¡ ÀúÀåµÇ´Â ±×¸² ÆÄÀÏ
    7.3 ÇнÀÀÌ Àß µÇÁö ¾ÊÀ» ¶§ÀÇ Ã¼Å©¸®½ºÆ®
    7.4 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡

    ¢Ã 08Àå: ¸ðµ¨ °ËÁõ - ÁÖ½ÄÅõÀÚ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
    8.1 ÅõÀÚ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç °á°ú 1: »ï¼ºÀüÀÚ(005930)
    8.2 ÅõÀÚ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç °á°ú 2: LGÈ­ÇÐ(051910)
    8.3 ÅõÀÚ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç °á°ú 3: Çö´ëÂ÷(005380)
    8.4 ÅõÀÚ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç °á°ú Á¤¸® ¹× ¿ø¼þÀÌ ÅõÀÚ¿ÍÀÇ ºñ±³
    8.5 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡

    ¢Ã 09Àå: ¸ðµ¨ È°¿ë - ÇнÀµÈ °­È­ÇнÀ ¸ðµ¨À» ÀÌ¿ëÇÑ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
    9.1 ¸ðµ¨ ÇнÀ°ú ¸ðµ¨ È°¿ëÀÇ Â÷ÀÌÁ¡
    9.2 ÇнÀµÈ Á¤Ã¥ ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨À» »ç¿ëÇÑ ÅõÀÚ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
    ___9.2.1 ÇнÀµÈ ¸ðµ¨ Àû¿ë 1: »ï¼ºÀüÀÚ(005930)
    ___9.2.2 ÇнÀµÈ ¸ðµ¨ Àû¿ë 2: LGÈ­ÇÐ(051910)
    ___9.2.3 ÇнÀµÈ ¸ðµ¨ Àû¿ë 3: Çö´ëÂ÷(005380)
    ___9.2.4 ÃÑÆò
    9.3 ÅõÀÚ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç °á°ú Á¤¸® ¹× ¿ø¼þÀÌ ÅõÀÚ¿ÍÀÇ ºñ±³
    9.4 À̹ø ÀåÀÇ ¿äÁ¡

    ¢Ã 10Àå: ±âº» ¿ë¾î Á¤¸®
    10.1 ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ±âº» ¿ë¾î Á¤¸®
    10.2 ¸Ó½Å·¯´× ±âº» ¿ë¾î Á¤¸®
    10.3 ÁÖ½Ä ±âº» ¿ë¾î Á¤¸®

    ¢Ã 11Àå: RLTrader Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡
    11.1 ¿¡ÀÌÀüÆ® ¸ðµâ Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡
    ___11.1.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ¸Å¸Å ¼ö¼ö·á ¹× ¼¼±Ý Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê
    ___11.1.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: Çൿ °áÁ¤ ·ÎÁ÷ Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê
    11.2 ½Å°æ¸Á ¸ðµâ Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡
    ___11.2.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ·¹À̾î Â÷¿øÀ̳ª µå·Ó¾Æ¿ô È®·ü Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê
    ___11.2.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: ÃÖÀûÈ­ ¹æ¹ý Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê
    11.3 °­È­ÇнÀ ÇнÀ±â Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡
    ___11.3.1 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ¹èÄ¡ ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê
    ___11.3.2 ÄÚµå Á¶°¢ 2: ¹Ì´Ï ¹èÄ¡ ÇнÀ ºñÈ°¼ºÈ­ Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê
    11.4 ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡
    ___11.4.1 ¡®±â°ü ¼ø¸Å¼ö¡¯ ¹× ¡®¿Ü±¹ÀÎ ¼ø¸Å¼ö¡¯ µ¥ÀÌÅÍ È¹µæ »ç·Ê
    ___11.4.2 ÄÚµå Á¶°¢ 1: ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê
    ___11.4.3 ÄÚµå Á¶°¢ 2: ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ ÀÚÁú ±¸¼º Ä¿½ºÅ͸¶ÀÌ¡ »ç·Ê

    ¢Ã 12Àå: µö·¯´×¿¡¼­ TensorFlow+GPU »ç¿ëÇϱâ
    12.1 GPU »ç¿ëÀ» À§ÇÑ Çϵå¿þ¾î Áغñ
    ___12.1.1 ±×·¡ÇÈÄ«µå ÀÎ½Ä È®ÀÎ
    ___12.1.2 ȣȯµÇ´Â ±×·¡ÇÈÄ«µå È®ÀÎ
    12.2 GPU »ç¿ëÀ» À§ÇÑ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î Áغñ
    ___12.2.1 CUDA ÅøŶ ¼³Ä¡
    ___12.2.2 cuDNN ¶óÀ̺귯¸® ¼³Ä¡
    ___12.2.3 TensorFlowÀÇ GPU »ç¿ë ÃÖÁ¾ È®ÀÎ

    ¢Ã 13Àå: µö·¯´×¿¡¼­ plaidML+GPU »ç¿ëÇϱâ
    13.1 plaidML »ç¿ëÀ» À§ÇÑ Visual C++ 2015 ¼³Ä¡
    13.2 plaidML ¼³Ä¡ ¹× È®ÀÎ

    °ü·ÃÀ̹ÌÁö

    ÀúÀÚ¼Ò°³

    ÄöƼ·¦ [Àú] ½ÅÀ۾˸² SMS½Åû
    »ý³â¿ùÀÏ -

    ÄöƼ·¦(Quantylab)Àº ±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±×·ìÀÌ´Ù. ¸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§ÇØ ³ë·ÂÇÏ°í ÀÖ´Ù. ÃÖ±Ù¿¡´Â ¡®ÆÄÀ̽㠱â¹ÝÀÇ °­È­ÇнÀ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¡¯¿Í ´õºÒ¾î ¡®µö·¯´× ÁÖ½Ä Æ÷Æ®Æú¸®¿À °ü¸® ÇÁ·ÎÁ§Æ®¡¯, ¡®ÀÚµ¿ ÁÖ½ÄÅõÀÚ ½Ã½ºÅÛ °³¹ß ÇÁ·ÎÁ§Æ®¡¯ µîÀ» 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.

    ÄöƼ·¦ À¥»çÀÌÆ®: http://www.quantylab.com/
    ÄöƼ·¦ ºí

    ÆîÃ帱â

    ÀÌ »óÇ°ÀÇ ½Ã¸®Áî

    (ÃÑ 56±Ç / ÇöÀ籸¸Å °¡´Éµµ¼­ 55±Ç)

    ¼±ÅÃÇÑ »óÇ° ºÏÄ«Æ®´ã±â
    ÆîÃ帱â

    Àü°øµµ¼­/´ëÇб³Àç ºÐ¾ß¿¡¼­ ¸¹Àº ȸ¿øÀÌ ±¸¸ÅÇÑ Ã¥

      ¸®ºä

      0.0 (ÃÑ 0°Ç)

      100ÀÚÆò

      ÀÛ¼º½Ã À¯ÀÇ»çÇ×

      ÆòÁ¡
      0/100ÀÚ
      µî·ÏÇϱâ

      100ÀÚÆò

      9.3
      (ÃÑ 0°Ç)

      ÆǸÅÀÚÁ¤º¸

      • ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼­¿¡ µî·ÏµÈ ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ±× ³»¿ë°ú Ã¥ÀÓÀÌ ¸ðµÎ ÆǸÅÀÚ¿¡°Ô ÀÖÀ¸¸ç, ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼­´Â ÇØ´ç »óÇ°°ú ³»¿ë¿¡ ´ëÇØ Ã¥ÀÓÁöÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.

      »óÈ£

      (ÁÖ)±³º¸¹®°í

      ´ëÇ¥ÀÚ¸í

      ¾Èº´Çö

      »ç¾÷ÀÚµî·Ï¹øÈ£

      102-81-11670

      ¿¬¶ôó

      1544-1900

      ÀüÀÚ¿ìÆíÁÖ¼Ò

      callcenter@kyobobook.co.kr

      Åë½ÅÆǸž÷½Å°í¹øÈ£

      01-0653

      ¿µ¾÷¼ÒÀçÁö

      ¼­¿ïƯº°½Ã Á¾·Î±¸ Á¾·Î 1(Á¾·Î1°¡,±³º¸ºôµù)

      ±³È¯/ȯºÒ

      ¹ÝÇ°/±³È¯ ¹æ¹ý

      ¡®¸¶ÀÌÆäÀÌÁö > Ãë¼Ò/¹ÝÇ°/±³È¯/ȯºÒ¡¯ ¿¡¼­ ½Åû ¶Ç´Â 1:1 ¹®ÀÇ °Ô½ÃÆÇ ¹× °í°´¼¾ÅÍ(1577-2555)¿¡¼­ ½Åû °¡´É

      ¹ÝÇ°/±³È¯°¡´É ±â°£

      º¯½É ¹ÝÇ°ÀÇ °æ¿ì Ãâ°í¿Ï·á ÈÄ 6ÀÏ(¿µ¾÷ÀÏ ±âÁØ) À̳»±îÁö¸¸ °¡´É
      ´Ü, »óÇ°ÀÇ °áÇÔ ¹× °è¾à³»¿ë°ú ´Ù¸¦ °æ¿ì ¹®Á¦Á¡ ¹ß°ß ÈÄ 30ÀÏ À̳»

      ¹ÝÇ°/±³È¯ ºñ¿ë

      º¯½É ȤÀº ±¸¸ÅÂø¿À·Î ÀÎÇÑ ¹ÝÇ°/±³È¯Àº ¹Ý¼Û·á °í°´ ºÎ´ã
      »óÇ°À̳ª ¼­ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯/¹ÝÇ°Àº ¹Ý¼Û·á ÆǸÅÀÚ ºÎ´ã

      ¹ÝÇ°/±³È¯ ºÒ°¡ »çÀ¯

      ·¼ÒºñÀÚÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¼Õ½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
      (´ÜÁö È®ÀÎÀ» À§ÇÑ Æ÷Àå ÈѼÕÀº Á¦¿Ü)

      ·¼ÒºñÀÚÀÇ »ç¿ë, Æ÷Àå °³ºÀ¿¡ ÀÇÇØ »óÇ° µîÀÇ °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì
      ¿¹) È­ÀåÇ°, ½ÄÇ°, °¡ÀüÁ¦Ç°(¾Ç¼¼¼­¸® Æ÷ÇÔ) µî

      ·º¹Á¦°¡ °¡´ÉÇÑ »óÇ° µîÀÇ Æ÷ÀåÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì
      ¿¹) À½¹Ý/DVD/ºñµð¿À, ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î, ¸¸È­Ã¥, ÀâÁö, ¿µ»ó È­º¸Áý

      ·½Ã°£ÀÇ °æ°ú¿¡ ÀÇÇØ ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÑ Á¤µµ·Î °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì

      ·ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼­ÀÇ ¼ÒºñÀÚº¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·üÀÌ Á¤ÇÏ´Â ¼ÒºñÀÚ Ã»¾àöȸ Á¦ÇÑ ³»¿ë¿¡ ÇØ´çµÇ´Â °æ¿ì

      »óÇ° Ç°Àý

      °ø±Þ»ç(ÃâÆÇ»ç) Àç°í »çÁ¤¿¡ ÀÇÇØ Ç°Àý/Áö¿¬µÉ ¼ö ÀÖÀ½

      ¼ÒºñÀÚ ÇÇÇغ¸»ó
      ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó

      ·»óÇ°ÀÇ ºÒ·®¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯, A/S, ȯºÒ, Ç°Áúº¸Áõ ¹× ÇÇÇغ¸»ó µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº ¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á ±âÁØ (°øÁ¤°Å·¡À§¿øȸ °í½Ã)¿¡ ÁØÇÏ¿© 󸮵Ê

      ·´ë±Ý ȯºÒ ¹× ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó±Ý Áö±Þ Á¶°Ç, ÀýÂ÷ µîÀº ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼­ÀÇ ¼ÒºñÀÚ º¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·ü¿¡ µû¶ó ó¸®ÇÔ

      (ÁÖ)KGÀ̴Ͻýº °áÁ¦´ë±Ý¿¹Ä¡¾÷ µî·Ï¹øÈ£: 02-006-00013

      (ÁÖ)ÀÎÅÍÆÄÅ©Ä¿¸Ó½º´Â ȸ¿ø´ÔµéÀÇ ¾ÈÀü°Å·¡¸¦ À§ÇØ ±¸¸Å±Ý¾×, °áÁ¦¼ö´Ü¿¡ »ó°ü¾øÀÌ (ÁÖ)ÀÎÅÍÆÄÅ©Ä¿¸Ó½º¸¦ ÅëÇÑ
      ¸ðµç °Å·¡¿¡ ´ëÇÏ¿© (ÁÖ)KGÀ̴Ͻýº°¡ Á¦°øÇÏ´Â ±¸¸Å¾ÈÀü¼­ºñ½º¸¦ Àû¿ëÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
      µî·Ï ¿©ºÎ´Â e-±ÝÀ¶¹Î¿ø¼¾ÅÍ È¨ÆäÀÌÁö(www.fcsc.kr)ÀÇ µî·Ï¡¤½Å°í>ÀüÀÚ±ÝÀ¶¾÷µî·ÏÇöȲ ¸Þ´º¿¡¼­ È®ÀÎÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ¼­ºñ½º °¡ÀÔ»ç½Ç È®ÀÎ

      ¹è¼Û¾È³»

      • ±³º¸¹®°í »óÇ°Àº Åùè·Î ¹è¼ÛµÇ¸ç, Ãâ°í¿Ï·á 1~2Àϳ» »óÇ°À» ¹Þ¾Æ º¸½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

      • Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ ¼­·Î ´Ù¸¥ »óÇ°À» ÇÔ²² ÁÖ¹®ÇÒ °æ¿ì Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ °¡Àå ±ä »óÇ°À» ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.

      • ±ººÎ´ë, ±³µµ¼Ò µî ƯÁ¤±â°üÀº ¿ìü±¹ Åù踸 ¹è¼Û°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.

      • ¹è¼Ûºñ´Â ¾÷ü ¹è¼Ûºñ Á¤Ã¥¿¡ µû¸¨´Ï´Ù.

      • - µµ¼­ ±¸¸Å ½Ã 15,000¿ø ÀÌ»ó ¹«·á¹è¼Û, 15,000¿ø ¹Ì¸¸ 2,500¿ø - »óÇ°º° ¹è¼Ûºñ°¡ ÀÖ´Â °æ¿ì, »óÇ°º° ¹è¼Ûºñ Á¤Ã¥ Àû¿ë