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퀀트 투자의 핵심: 백테스트로 투자 전략의 성과를 검증하는 방법 퀀트 투자에서 "백테스트(Backtest)"란, 과거의 데이터를 사용해 투자 전략이 얼마나 효과적이었는지를 검증하는 과정입니다. 즉, 과거의 시장 데이터를 활용해 자신이 개발한 투자 전략을 테스트해 보고, 이 전략이 실제로 좋은 성과를 냈을지 확인하는 것입니다.백테스트의 과정전략 개발: 먼저, 투자할 때 사용할 규칙이나 모델을 설정합니다. 예를 들어, 특정 주식이 50일 이동 평균선을 넘을 때 매수하고, 다시 하락할 때 매도하는 전략을 세울 수 있습니다.과거 데이터 수집: 이 전략이 과거에 어떻게 작동했을지 확인하기 위해 주식의 가격, 거래량, 재무제표 등의 과거 데이터를 수집합니다.전략 적용: 설정한 전략을 과거 데이터에 적용해 봅니다. 예를 들어, 2010년부터 2020년까지의 데이터를 사용해 전략을..
퀀트 투자란? 데이터와 알고리즘으로 투자 결정을 내리는 방법 일반적으로 우리는 주식이나 다른 자산에 투자할 때, 기업의 재무 상태를 분석하거나, 시장의 흐름을 파악하거나, 혹은 다른 투자 전문가들의 의견을 듣고 결정을 내리곤 합니다. 하지만 퀀트 투자는 이런 방식 대신, 수학적 계산과 통계, 그리고 과거의 데이터를 활용하여 투자 결정을 합니다.퀀트 투자, 어떻게 이루어질까요?데이터 수집: 퀀트 투자에서는 과거의 주가, 거래량, 기업의 재무제표 등 다양한 데이터를 수집합니다.모델 설계: 수집한 데이터를 바탕으로 투자 모델을 설계합니다. 이 모델은 "어떤 상황에서 어떤 주식을 사야 하는가?"를 결정해 주는 규칙을 포함하고 있습니다.알고리즘 적용: 이 모델을 컴퓨터 프로그램, 즉 알고리즘으로 만들어 실제 시장 데이터에 적용합니다.투자 실행: 알고리즘이 주는 신호에 따라..
인공지능 모델의 최적화: LoRA를 활용한 효율적 Fine-Tuning의 비밀 인공지능(AI) 모델의 성능을 최적화하려면, 종종 Fine-Tuning이라는 과정이 필요합니다. Fine-Tuning이란 사전 학습된 모델을 특정한 작업이나 데이터에 맞추어 재조정하는 방법을 말합니다. 예를 들어, GPT-4 같은 대규모 언어 모델을 특정 산업의 언어 데이터를 사용해 더 정밀하게 조정할 때 Fine-Tuning을 활용합니다.하지만, Fine-Tuning에는 많은 자원(시간, 계산 능력 등)이 필요할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 기법이 개발되었고, 그 중 하나가 바로 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)입니다.PEFT: 파라미터 효율적 Fine-TuningPEFT는 **파라미터 효율적 Fine-Tuning(Parameter-Efficient ..
Spring Integration의 진정한 힘: TCP 통신 구현 가이드 Spring Integration을 사용하여 TCP 통신을 구성하는 방법을 설명하겠습니다. 이 가이드에서는 Gradle 기반의 설정과 함께 Gateway를 사용하는 방법을 중심으로 다룹니다.Gradle 설정먼저, 필요한 의존성을 build.gradle 파일에 추가합니다.plugins { id 'org.springframework.boot' version '3.1.0' id 'io.spring.dependency-management' version '1.1.0' id 'java'}group = 'com.example'version = '1.0.0'sourceCompatibility = '17'repositories { mavenCentral()}dependencies { // S..
Spring Integration 이란 무엇인가? Spring Integration은 엔터프라이즈 애플리케이션 통합(EAI, Enterprise Application Integration) 패턴을 구현하기 위한 Spring 프레임워크의 서브 프로젝트입니다. Spring Integration을 사용하면 메시지 기반 아키텍처를 사용하여 다양한 시스템 간의 통합을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이 프레임워크는 메시지 라우팅, 변환, 필터링, 메시지 채널 및 메시지 엔드포인트 등 다양한 기능을 제공합니다.기본 개념Message: Spring Integration의 기본 단위는 Message입니다. 메시지는 데이터를 캡슐화하고 헤더를 통해 메타데이터를 포함할 수 있습니다.Message Channel: 메시지 채널은 메시지가 송신자에서 수신자로 전달되는 경로를 의미합..
LangChain과 함께하는 RAG 구현 개념 잡기!! RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능 모델이 질문에 답변할 때, 기존의 학습된 지식만 사용하는 것이 아니라 외부 데이터를 검색하고 활용하여 더 정확하고 최신의 답변을 생성하는 방법입니다. 이번 글에서는 LangChain을 사용해 RAG를 구현하는 절차를 단계별로 설명하겠습니다. 이 가이드는 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 각 단계별로 자세히 설명합니다.Step 1: Document Loading (문서 로딩)문서 로딩은 RAG의 첫 번째 단계로, 모델이 검색하고 사용할 데이터를 준비하는 과정입니다. 여기서는 외부 데이터를 불러와야 합니다. 데이터는 PDF, 텍스트 파일, 웹 페이지 등 다양한 형식일 수 있으며, LangChain에서는 이러한 다양한 소스를 쉽게 로드할..
효율적인 인공지능 Fine Tuning: PEFT에 대해 알아보기(개념 잡기) Fine Tuning(미세 조정)은 기존의 대형 언어 모델(LLM)을 특정 목적에 맞게 추가로 학습시켜 특정 도메인에 맞게 최적화하는 방법입니다. 하지만 대형 모델의 모든 파라미터를 업데이트하는 Fine Tuning은 상당한 비용과 시간이 소요될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기법이 **Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)**입니다. PEFT는 적은 리소스를 사용하여 효율적으로 Fine Tuning을 수행하는 방법으로, 특히 대형 모델에 적용할 때 유용합니다.PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 개요**PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)**는 대형 언어 모델의 전체 파라미터를 업데이트하지 않..
[LLM] 인공지능, 학습되지 않은 지식을 얻는 두 가지 비법: Fine Tuning과 RAG 개 인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 최근 몇 년 동안 많은 주목을 받고 있습니다. LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 사람과 유사하게 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 그러나 이러한 모델이 학습 과정에서 노출되지 않은 새로운 지식을 답변하고 습득할 수 있도록 하는 방법은 무엇일까요? 대표적인 방법으로 Fine Tuning(미세 조정)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 들 수 있습니다. 이번 글에서는 이 두 가지 방법을 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명하겠습니다.1. Fine Tuning(미세 조정) - LLM을 특정 지식으로 맞춤형 조정**Fine Tuning(미세 조정)**은 이미 학습된 대형 언어 모델을 특정한..
JIRA란 무엇인가? JIRA는 Atlassian에서 개발한 이슈 및 프로젝트 관리 도구입니다. 주로 소프트웨어 개발 프로젝트에서 많이 사용되며, 애자일(Agile) 방법론을 지원하는 기능을 포함하고 있습니다. JIRA는 다음과 같은 기능들을 제공합니다:이슈 추적: JIRA는 버그, 작업, 개선사항 등의 이슈를 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 프로젝트 팀은 각 이슈의 상태, 우선순위, 책임자를 명확하게 추적할 수 있습니다.프로젝트 관리: JIRA는 프로젝트의 목표, 마일스톤, 작업 할당 등을 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 팀은 프로젝트의 진척 상황을 시각화하고, 필요한 조치를 신속하게 취할 수 있습니다.애자일 보드: JIRA는 칸반(Kanban) 보드와 스크럼(Scrum) 보드를 제공하여 애자일 팀이..
효과적인 애자일 방식 EoA (Essence of Agility) 소개불확실성에 대응하는 전략: EoA는 불확실성이 높은 상황에서 효과적인 전략을 제시합니다.핵심 원리: 애자일의 본질적인 원리를 이해하고, 이를 바탕으로 자신의 상황에 맞는 실천법을 디자인해야 한다고 강조합니다.애자일 핵심 원리1. 중복을 허용하기 (Redundancy)설명: 불확실한 상황에서는 한 가지 방법에 의존하기보다는 여러 대안을 마련하여 문제 발생 시 대체할 수 있는 방안을 준비합니다.예시: 스타트업에서 한 명만 특정 작업을 할 수 있게 두는 것은 위험합니다. 중복 허용을 통해 더 많은 사람이 같은 작업을 할 수 있게 하여 큰 손실을 방지합니다.2. 문제를 빠르게 감지하기 (Detect early)설명: 문제를 조기에 발견하고 대응하여 손실을 최소화합..

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