R-Trader: 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템

마지막 업데이트: 2022년 7월 7일 | 0개 댓글
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Title 리더십 유형과 업무환경특성이 학습전이에 미치는 영향 Other Titles The influence of leadership style and work-environment characteristics to learning transfer Author 양승원 Alternative Author(s) Yang, Seung Won Advisor(s) 정기수 Issue Date 2019. 8 Publisher 한양대학교 Degree Master Abstract 본 연구에서는 리더가 발휘하는 리더십 유형과 업무환경특성이 교육을 통해 습득한 직무지식, 직무스킬, 직무수행 태도를 현장에 적용하는 학습전이에 초점을 맞추고 리더의 변혁적 리더십과 거래적 리더십이 업무환경특성에 따라 학습전이에 어떠한 영향을 미치는지 규명하고자 연구를 진행하였다. 이와 같은 연구 목적을 확인하기 위해 다음과 같은 연구문제를 설정하였다. 첫째, 리더십 유형 중 변혁적 리더십은 학습전이에 영향을 주는가? 둘째, 리더십 유형 중 거래적 리더십은 학습전이에 영향을 주는가? 셋째, 리더십 유형 중 변혁적 리더십이 학습전이에 미치는 영향은 업무환경특성에 따라 달라지는가? 넷째, 리더십 유형 중 거래적 리더십이 학습전이에 미치는 영향은 업무환경특성에 따라 달라지는가? 위의 연구문제를 검증하기 위해 일반 기업체의 전국 고객 접점에서 근무하는 현장직 종사자를 대상으로 설문조사를 실시하여 회수된 302부 중 불성실 응답 2부를 제외한 300부를 최종적으로 분석하였다. 자료 분석 방법으로 SPSS 22.0 프로그램을 통해 분석하였다. 본 연구에서 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 리더십 유형 중 변혁적 리더십과 거래적 리더십 모두 학습전이에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 리더십 유형 중 변혁적 리더십이 거래적 리더십 보다 학습전이에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 변혁적 리더십이 학습전이의 관계에서 업무환경 특성의 조절 효과는 업무환경 특성의 하위 요인 중 상사의 지원과 조직풍토가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 동료의 지원과 조직지원은 영향이 없는 것으로 나타났다. 넷째, 거래적 리더십이 학습전이의 관계에서 업무환경 특성의 조절 효과는 업무환경 특성의 하위 요인 중 상사의 지원과 동료의 지원, 조직풍토가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 조직의 지원은 영향이 없는 것으로 나타났다. URI https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/109345http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000436078 Appears in Collections: GRADUATE SCHOOL R-Trader: 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템 OF COUNSELING PSYCHOLOGY[S](상담심리대학원) > 인문사회계열 > Theses (Master) Files in This Item:

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기타언어초록

자동 주식 거래 시스템은 시장 추세의 예측, 투자 종목의 선정, 거래 전략 등 매우 다양한 최적화 문제를 통합적으로 해결할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 감독 학습 기법에 기반한 거래 시스템들은 이러한 최적화 요소들의 효과적인 결합에는 큰 비중을 두지 않았으며, 이로 인해 시스템의 궁극적인 성능에 한계를 보인다. 이 논문은 주가의 변동 과정이 마르코프 의사결정 프로세스(MDP: Markov Decision Process)라는 가정 하에, 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템인 R-Trader를 제안한다. 강화 학습은 예측과 거래 전략의 통합적 학습에 적합한 학습 방법이다. R-Trader는 널리 알려진 두 가지 강화 학습 알고리즘인 TB(Temporal-difference)와 R-Trader: 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템 Q 알고리즘을 사용하여 종목 선정과 기타 거래 인자의 최적화를 수행한다. 또한 기술 분석에 기반하여 시스템의 입력 속성을 설계하며, 가치도 함수의 근사를 위해 인공 신경망을 사용한다. 한국 주식 시장의 데이타를 사용한 실험을 통해 제안된 시스템이 시장 평균을 초과하는 수익을 달성할 수 있고, 수익률과 위험 관리의 두 가지 측면 모두에서 감독 학습에 기반한 거래 시스템에 비해 우수한 성능 보임을 확인한다.

기타언어초록

Automatic stock trading systems should be able to solve various kinds of optimization problems such as market trend prediction, stock selection, and trading strategies, R-Trader: 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템 in a unified framework. But most of the previous trading systems based on supervised learning have a limit in the ultimate performance, because they are not mainly concerned in the integration of those subproblems. This paper proposes a stock trading system, called R-Trader, based on reinforcement teaming, regarding the process of stock price changes as Markov decision process (MDP). Reinforcement learning is suitable for Joint optimization of predictions R-Trader: 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템 and trading strategies. R-Trader adopts two popular reinforcement learning algorithms, temporal-difference (TD) and Q, for selecting stocks and optimizing other trading parameters respectively. Technical analysis is also adopted to devise the input features of the system and value functions are approximated by feedforward neural networks. Experimental results on the Korea stock market show that the proposed system outperforms the market average and also a simple trading system trained by supervised learning both in profit and risk management.

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씨이랩, '메타 데이터 기반 데이터 거래중개' 특허 획득…영상데이터 거래 활성화

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영상 기반 인공지능(AI) 전문 R-Trader: 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템 기업 씨이랩이 메타 데이터를 활용한 데이터 거래중개 서비스를 통해 AI 모델링과 학습에 필수인 영상 데이터만을 제공, 영상 데이터 거래시장에 활기를 불어넣을 전망이다.

현재 영상 데이터 거래서비스는 원하는 데이터를 손쉽게 찾기 힘들 뿐만 아니라 레이블링이 지정되지 않은 탓에 영상 데이터를 곧바로 AI 학습모델로 활용할 수 없는 등 정형 데이터에 영상(비정형)데이터 거래는 다소 부진한 편이다.

씨이랩은 '메타 데이터를 이용한 데이터 거래중개 서비스 제공 시스템'에 관한 특허를 취득했다고 6일 밝혔다.

이번 특허는 최소 하나의 영상 데이터에 대한 원천 데이터 또는 AI 학습 모델을 위해 레이블링한 가공 데이터를 거래할 때 메타 데이터로 정의해 생성하고, 이미 등록된 거래 영상 데이터와 중복 여부를 비교 평가해 진본임을 확인하는 일종의 디지털 인증서를 발급하는 시스템에 관한 것이다.

즉 원천 영상 데이터·가공 영상 데이터에 대한 소유권을 인정받을 수 있을 뿐 아니라 원하는 특정 영상 데이터를 프레임 단위로 선택·구매할 수 있는 등 영상 데이터 거래 편의성을 높여줄 수 있다.

씨이랩 관계자는 “이번에 취득한 특허를 계기로 기업들이 AI 모델링과 학습에 필요한 영상 데이터를 거래할 때 메타 데이터를 기준으로 원하는 조건의 데이터를 검색·추출해 선별 거래할 수 있다”고 말했다.

회사는 이를 통해 수요자는 구매 목적에 맞는 데이터를 쉽고 R-Trader: 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템 빠르게 찾을 수 있고 공급자는 데이터에 대한 디지털 인증을 통한 원천 데이터의 저작권 확보와 수익화에 도움을 받을 것으로 기대했다.

씨이랩 관계자는 “이번 특허는 기존 데이터 거래중개 서비스의 장벽으로 존재해온 편의성과 수익 분배 구조에 새로운 패러다임을 제시한다는 데 의의가 있다”며 “AI 산업 발전에 필수적인 데이터 거래와 디지털 경제를 활성화하는 마중물이 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

2022년 7월 국회입법조사처가 발표한 '데이터 거래 활성화를 위한 거래소·거래사·크롤링 현황과 개선과제'에 따르면 국내 데이터 거래 규모는 약 1조6000억원(2020년 기준)으로 약 220조 원(2018년 기준) 규모에 달하는 미국 데이터 브로커 시장 규모 0.7% 수준에 그쳤다. 이는 국내 기업들이 데이터를 확보하는 주요 경로가 데이터 거래(5.9%)·수집 솔루션(6.5%)보다는 기업 내부 데이터(50.6%)에 크게 치중돼 있기 때문이다.


또 기업들은 데이터 거래 시 경험한 애로사항으로 ▲쓸 만한 양질의 데이터 부족(52.1%) ▲구매 데이터의 불합리한 가격 책정(37.0%) ▲데이터 유통채널 부족(36.3%) ▲데이터 소재 파악·검색의 어려움(31.5%) 등을 꼽았다. 데이터 내용의 불충분과 미성숙한 거래 환경이 국내 데이터 시장의 성장을 방해하는 요인으로 작용하고 있다.

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