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SK C&C · 2018.07 – 2019.02

포트폴리오 로보어드바이저

역할 · 강화학습 모델 개발, 시계열 데이터 분석

01배경 및 목표

  • 사용자가 정한 종목으로 포트폴리오를 운용하면서, 주가 변화와 거래 비용을 고려해 투자 비율을 자동으로 조정하는 시스템입니다.

02기여 내용

강화학습 트레이딩
  1. 포트폴리오·주가 변화·거래 비용을 고려한 앙상블 Deep Q-Learning 모델 개발
종목 추천
  1. Word2Vec으로 함께 움직이는 종목의 특징을 벡터로 압축 (Stock2vec)
  2. 특징 벡터에 K-means를 적용해 비슷하게 움직이는 종목 추천

03기술 스택

프레임워크 · 플랫폼
PyTorch, scikit-learn
방법론
Deep Q-Learning, Word2Vec, K-means

04성과

  • 모의투자 시스템에 적용