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2020.08 이력서 황수정 (Python BigData 분석 신입) 안녕하십니까, 금융 빅데이터 사이언스 직무 신입 황수정입니다. 이력서는 계속 수정 중에 있습니다. GitHub https://github.com/hwang-sudang hwang-sudang - Overview 포트폴리오 취합과정중에 있습니다. 더 많은 포트폴리오를 보시려면 아래 링크로 접속 부탁드립니다. - hwang-sudang github.com Language Python (4), R(3), C++ (2), JAVA (2) OS Windows(4), Mac(4) Development Tool Google Colab(4), Jupyter Notebook(3), Spyder(3), Rstudio(3), Git(3), Notion(4) * Skill Le..
[Deep Learning ] About Neural Networks, 딥러닝 기초개념 출처 : AIT2 (8단원 내용 정리) 신경망 (Neural Networks)를 학습시키는 방법 사실상 비선형모델이 학습데이터에 있어서는 지금 오답없이 정확히 두 그룹을 분류하고 있다. 내부가 하얀 색인 점들은 실전 테스트를 위한 데이터고, 우리는 실전테스트 데이터를 맞추기 위해서 train 데이터를 바탕으로 모델을 학습시킨다. 그러나 가끔은 비선형모델 (주로 신경망학습과 같이 복잡한 연산을 바탕으로 정답을 도출하는 모델)이 결코 정답을 잘 맞추리라는 보장은 없는데, 이를 " 과적합 현상"에서 찾을 수 있다. 위 사진에서 보았을 때, 선형모델은 오답이 하나의 점에 불과한 반면, 비선형 모델은 오답인 점이 2개나 발생했다. 이러한 현상은 train 데이터에 너무 과적합된 나머지, 새로운 데이터가 왔을 때 ..
[ Coursera ] 자산 배분의 강력한 tool, Black-Litterman Model Black-Litterman Model From Coursera "Advanced Portfoilo Construction Analysis" https://www.coursera.org/learn/advanced-portfolio-construction-python/lecture/Vgyoc/black-litterman-analysis Black-Litterman Analysis - Robust estimates for expected returns | Coursera www.coursera.org 배경) 일반적인 Expected Return의 한계 기존 평균-분산 모형 (Mean-Variance Portfolio)은 최적의 자산 배분을 찾기 위해 경제학적, 그리고 투자론적으로도 아주 기초가 되는 자산 모..
[ Coursera ] Style and Factors 파이썬 코드 구현 1. Factor Analysis using the CAPM and Fama-French Factor models Berkshire Hathaway 사의 수익률 데이터를 이용해 팩터 분석을 진행한다. 진행방법 1. 일별 수익률 데이터를 월별 수익률 데이터로 바꾼다. (.resample 함수 활용) 2. Fama-French (fff) 모델의 월별 수익률 데이터 세트를 가져온다. 3. CAPM 모델을 설명모델로 사용하여 1990 ~ 2012년 5월을 시장에 기인하는 부분과 시장에 기인하지 않는 부분으로 분해(using stats.api for the linear regression ) CAPM : 𝑅𝑏𝑟𝑘𝑎,𝑡−𝑅𝑓,𝑡=𝛼+𝛽(𝑅𝑚𝑘𝑡,𝑡−𝑅𝑓,𝑡)+𝜖𝑡 (결과) 4. CAPM 벤치마크 해석 - CAPM ..
[카카오] 음악 플레이리스트 곡 맞추기 1 - 아이디어 브레인 스토밍 ( 0702 회의록 ) 0704 회의록 대회 초반부터 NLP로 해결해야 할 것 같은 느낌이 강력(!)하게 들어서 자연어처리를 이용한 추천시스템에 대해 간단하게 찾아보던 도중 네이버의 AI 추천시스템 AiRs 추천시스템에 관한 설명회 영상을 참고해서 방법론에 대해 공부했다. youtu.be/oTuM8WDI3nA 이 영상에서 소개하는 추천 시스템 방법론은 크게 3가지로 볼 수 있다. 이 영상의 개발자님은 보통 개발자는 추천 시스템으로 협업 필터링 방법 중 FM 방법으로 가장 접근을 많이 하기 때문에 일부러 3가지 방법론 모두 소개한다고 말씀하신다. Statistics-based 협업 필터링 딥러닝 1. Statistics-based 통계 ..
[Coursera] Robust estimates for the covariance matrix, 공분산 행렬 추정 Robust estimates for the covariance matrix, 공분산 행렬 추정 출처) Coursera Online Session : Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python The curse of Dimension : 차원성의 저주(?) "추정해야 할 모수의 수는 성분 수를 증가시킬 수록 급격히 증가하는 경향이 있다." 만약 구성 성분이 N개일 때 N개의 기대 수익률을 추정해야한다. correlation parameter를 구하기 위해서는 n(n-1)/2 개의 파라미터를 구해야 한다. 또한 포트폴리오의 각 구성요소에 대해 각각 N개의 volatility(변동성) 을 추정해야 한다. 문제는 상관관계 파라미터를 도출하는 데에 있다..
[Coursera] Factor investing 의 기초, Factor란 무엇인가? 출처 : Coursera Online Courses 팩터 투자와 스마트 베타 기존의 투자방식은 active, passive 전략 중 선택하는 문제였다.. Passive 전략은 S&P500 이나 KOSPI200과 같은 안전 자산에 투자하는 방법이다. 그 외에도 지수보다 좋은 성과를 내기보다는 지수만큼만 전략을 내는 방법을 패시브 전략으로 생각하면 될 것이다. 반면, Active 전략은 지수보다 더 나은 실적을 만드는 데 집중한다. 액티브 전략은 비용이 많이 들고 일관성이 떨어지지만, 확실히 뛰어난 수익률을 기록해왔다. 액티브와 패시브 전략을 뛰어넘는 '세 번째 투자전략'은 'indexation 물가연동/인덱세이션'라고 불리는 데 액티브 투자로서 벌어들인 수익 중 일부를 지수(S&P 500)에 비례해 수익을..
[LeetCode] Add Two Numbers : 파이썬 Class 활용하기 지금까지 내가 해왔던 파이썬은 주로 주가데이터 등을 끌고와서 그냥 Dataframe에서 간단한 데이터 전처리하는 정도에 불과했다. 그저 그래프만 간단하게 그리면 완전 뿌듯해서 끝났던 거 같은데, 그 결과 데이터 프레임을 9개를 그냥 날코딩으로 하는 경지에 이르렀고 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 결국 취업 준비 겸 알고리즘 스터디에 들어갔다,,, 그러나 문제는 파이썬 초급만 3회독 했는데 여전히 함수만드는 거랑 클래스 만드는 건 쩔쩔 매고 있다는 거.... ㅠ_ㅠ # 파이썬 클래스의 "Self" # Leetcode Add Two numbers 문제 링크와 공부할 때 참고 했던 동영상도 함께 첨부합니다. https://leetcode.com/problems/add-two-numbers Add Two Numbers -..

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