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기초통계
확률과 통계
확률 분포
추정
시계열 분석
1. 시계열 서론
2. 선형 모형
3. 다변량 시계열
4. 시계열 변동성
5. 비선형 모형
6. 상태 공간 모형
7. 머신러닝 딥러닝 모형
인과추론
1. 인과추론 서론
2. DAG
금융 데이터 처리
분수 차분
이상탐지
선행연구 - 딥러닝을 이용한 이상탐지
알고리즘 트레이딩
1. 트레이딩 개요
2. 시장 데이터 수집
3. 가격 모멘텀 라벨링
4. 피쳐 생성
5. 피쳐 선정
6. 매매 시그널 분류
7. 매매 규칙
8. 매매 신뢰도 측정과 전략 강화
시스템 리스크 분석
시스템 리스크 개념
시스템 리스크 측정
선행연구 요약
선행연구 (거시경제)
선행연구 (시장위험)
선행연구 (금융기관 위험)
선행연구 (부도확률모형 위험)
선행연구 (네트워크)
시스템 리스크와 머신러닝
선행연구1
선행연구2
향후 연구 방향
그래프 머신러닝
그래프 머신러닝 이론
1. 들어가며
2-1. 그래프 통계량과 커널
2-2. 이웃중복 감지
2-3. 라플라시안과 스펙트럼
3-1. 인코더-디코더
3-2. 랜덤워크 임베딩
4. 다중관계 데이터
5-1. GNN - 신경망 메시지 전달
5-2. GNN - 일반화된 집계 및 업데이트
5-3. GNN - 다중관계와 그래프 수준
자연어 처리
기초이론
1. DTM과 TF-IDF
2-1. 워드임베딩: Word2Vec
2-2. 워드임베딩: GloVe, FastText
3. 토픽모델링: LSA, LDA
4. 어텐션 메커니즘
5. 트랜스포머
6. BERT, GPT
선행연구
금융분야의 LLM (2023)
뉴스심리지수(NSI) - 한국은행
경제부문별 텍스트 지표
AI 알고리즘 이용 산업 모니터링
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Author: jo-cho
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