외환시장에서 Head-shoulder 전략
=외국에서는 잘 먹히는 전략
=국내에서는 사전적으로 알수 있는 방안이 없기 때문에 잘 안됨
시장의 효용성
=무의미 하다
=무의미 하나 사용하는 이유
==상대졸업 현상 – 사회에서 시장 효용성/함수 계산에서 자산 수요를 예측하기 힘들기 때문
==Noise trader가 자주 사용한다
Bolinger Band/envelope – 볼린저밴드
=machine learning hedge fund 전략으로 사용
총선과 테마주
=핵심은 “원하는 수익률” 이다
=우량주 vs 잡주
==우량주의 일일 변동성은 적으나 크게 볼필요는 있다(하락한다)
거래량 지표
=경제학에서는 가격에 집중
=손바뀜 문제 – 시장 참여자간의 이질성(heterogeneity)
=거래량 vs 변동성
==변동성이 중요하다
==거래량(order flow)는 사적 정보에 의해 움직이는 경우가 많음
최근 주목받는 연구
1.기계학습(Machine learning)
=가격 예측에 사용
2.위험관리
==내 예측이 잘못되면 발생할수 있는 예측 손실/오류의 최소화
==사용되는 방법론
==1.deep learning
===market sentiment(information)을 기반으로 portfolio 구성
===자동주문/매도 를 통한 감정 배제 거래
===자동 주문량 측정(automatic betting size measure)
==2.자연어 처리
===graph 이론, database화
===pagerank, new path finding , centrality , clustering 사용
==3.기술적 지표
===BB (Bolinger Band 사용), 거래량 확인
**Deep learning 은 가격 예측에 사용하지 않음**
알아둘 것
1.bigdata 분야
=자연어처리(twitter, fb, instagram, youtube)
=사진분석(deep learning)
=동영상분석(kaggle –효율이 제일 좋다)
2.알고리즘 트레이딩(algorithm trading)
=market의 micro structure 를 이해해서 알고리즘화
==order flow 조정, real time cancel/order 기능
3.AI
=AI 시대는 분명히 도레한다
=인간을 대체할까? NO, 인간이 해야할 일은 있을것이다
4.Block chain
=화폐 시대의 개혁의 바람이 될수도 있다
==미국의 움직임을 주시해야 하는 분야
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