금융공학 (2) 썸네일형 리스트형 논문 모델 구현 및 분석 - Deep LSTM with Reinforcement Learning Layer for Financial Trend Prediction in FX High Frequency Trading Systems 해당 글은 앞서 작성한 Francesco Rundo의 Deep LSTM with Reinforcement Learning Layer for Financial Trend Prediction in FX High Frequency Trading Systems 논문을 분석을 이어 해당 논문에서 제안한 모델을 구현해보고 이를 분석하는 글이다. 해당 논문이 세부적인 부분이 모두 설명되어 있지 않기에 이를 공부해가며 모델을 구현하느라 틀린 부분이나 애매모호한 부분이 있음을 밝힌다. 해당 부분을 보고 지적이나 질문을 해준다면 정말 감사하겠다. * 단순히 어떤식으로 구현했음을 설명하는 것이 아닌 구현을 하면서 어떠한 부분이 이해가 안되었고 이떠한 식으로 이를 생각하고 해결하려고 노력한 부분을 모두 서술하겠다. 데이터 수.. 논문리뷰 - Deep LSTM with Reinforcement Learning Layer for Financial Trend Prediction in FX High Frequency Trading Systems 해당 글은 APPLIED SCIENCES-BASEL의 9권 20호에 게재된 'Deep LSTM with Reinforcement Learning Layer for Financial Trend Prediction in FX High Frequency Trading Systems'을 리뷰하는 포스팅입니다. 첨가하거나 수정할 부분이 있을 수 있습니다. 해당 부분에 대해선 공부하면서 서 수정을 진행하겠습니다. Abstrct High-frequency trading(HTF)은 주식, 선물, 채권 시장에서 수학적 알고리즘을 사용하여 고빈도의 거래를 하기위해 정교한 소프트웨어 툴과 혹은 하드웨어를 포함하는 금융시장에 개입하는 방법중 하나이다. 고빈도 전략은 주식 거래의 70%를 초과할 정도로 측정되고 있다. 고빈도 .. 이전 1 다음
