Stocks
1.AMD is 빛
장 중 13프로 성장 뭔데 ㄷㄷ결론 적으로 넣은 주식의 25프로 수익률아악 눈 부셔요!!!
2.Thank you APPLE
APPLE is GOD
3.les.8 Momentum Trading
그래서 퀀트 투자가 뭔데?
4.Les. 10 Quant Workflow
퀀트 투자 전략을 구현하기 위한 단계좋은 이론을 만들어야 좋은 퀀트 투자 시스템을 개발 할 수 있음 예를 들어가설 : 뉴스에서 토론되는 주식들은 별로 안좋을 수 있음하지만 이 가설에는 언제 어떤 주식이 어떻게 될지에 대한 것을 알 수 없기에 좀 더 구체화 되어 있는 가
5.Les11. Outliers and Filtering(작업중)
aa
6.Les.12 Regression-1
Regression 1.
7.les. 11
이상치 : 시장 데이터의 극단적이거나 예상치 못한 값을 의미Fat finger errer (전산입력오류)데이터 원인은 데이터 공급자의 원인circuit breakers시장 전체가 급격하게 떨어질 경우Look Ahead Bias
8.Thank you AMD
아악 눈부셔요!!!
9.Les 17. Stocks, Indices, Funds
mutual funds, hedge funds, exchange traded fundsmutual funds : 유가증권 투자를 목적으로 설립된 법인회사로 주식발행을 통해 투자자를 모집하고 모집된 투자자산을 전문적인 운용회사에 맡겨 그 운용 수익을 투자자에게 배당금의
10.Les. 22 Factors
1. Intro to the Module 2. Intro to the Lesson 3. Example of a factor 4. Quiz: factor values and weights 5. Standardizing a factor 6. De-mean part
11.les. 27 Alpha Factors-2
분석가에게 있어서 알파 값을 표준화 하는 것은 일반적인 사례이다.표준화된 알파값은 한 개 이상의 알파 값을 비교하고 결합하기에 편하다.비슷하게 서로 크게 다른 알파값도 Z score을 할 경우 그 값이 비슷하게 되어지기 때문에 비교하기 편해진다.또한 데이터 셋의 갯수가
12.Les. 27 Alpha Factor
41. Quantile Analysis Part1 계량분석 기존에 본 것과같이 rank IC에서 나온 알파값이 미래 수익률과 얼마나 일치하는지 볼 수 있었다. 그리고 여기에서 알파 값 중 어떠한 것이 가장 크고 작게 수익률에 영향을 끼치는지 확인할 수 있다. 만약
13.머신러닝 3. 자연어 처리(발표용)
1. Text Processing 과정 Cleaning HTML 과 같은 웹언어에서 우리가 필요한 문자만 뽑아내는 과정 | | | |---|:---:| Normalization 문장 내에서의 대문자를 소문자로 바꾸는 들의 문자를 정규화 하는 과정 |
14.Les 10. Deep Learning with PyTorch
16\. Inference and Validation
15.Random Forests
앞에서 Decision Tree를 배웠다. Decision Tree는 예측 모델로서 작용하였다. 적은 데이터로도 예측을 할 수 있기에 매우 효과적인 예측 모델이였다. 이러한 트리 기반 모델들은 금융 거래 자료를 분석하는 데 매우 유용하다.특히 다음과 같은 장점이 존재하
16.주식 매수할때 듣는 곡
https://www.youtube.com/watch?v=-4A5TSA0vBQ&feature=emb_title&ab_channel=%EC%8A%88%EC%B9%B4%EC%9B%94%EB%93%9C
17.와... 지옥에서 살아돌아옴
원래 나는 씹 퀀트 투자자라서 우량주나 대기업 아니면 절때 주식을 안넣었는데요즘에는 퀀트 투자가 너무 재미없어서(TQQQ도 더이상 즐겁지 않아!) 가치투자를 공부했고 기업하나 찾아서 넣었다.중국에서 뜨는 곳에 기업이기도 하고 이제 막 사업이 성장기에 들었기에 일단 넣었