Financial-data-driven-algorithm-trading Study & 2024 DB GAPS 투자대회

서울과학기술대학교 산업정보시스템전공 과동아리

참여인원

• 김민준
• 구자협
• 이승규

1. 금융 인공지능 트레이딩 스터디 활동 과정

• 활동 기간
  • 2024.03~2024.09 (6개월간 진행)
• 활동 시간
  • 매주 월요일 19:00~20:30
• 활동 장소
  • 서울과학기술대학교 별관도서관 그룹 스터디실
• 활동 방식
  • 선정한 교재애 대해 매주 해당 chap 부분까지 정리 후 발표자가 강의하는 형식으로 진행
• 기대 및 목표
  • 활동 기대
    • 금융에서도 퀀트, 트레이딩 관련한 도메인 지식 습득
    • 시계열 데이터 기반 인공지능 모델 활용
  • 목표
    • 직접 트레이딩 자동화 모델 구축해보기
• 스터디 내용
  • 금융 도메인 지식 습득과 더불어서 인공지능 모델 구현
    • 금융 데이터 기반 알고리즘 트레이딩
  • 교재 - (https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000061897998)
  • 활동 기록

2. 2024 DB GAPS 투자대회 활동 과정

• 활동 기간
  • 2024.05~2024.10 (6개월간 동시 진행)
• 활동 방식
  • 투자상품에 대한 리포트 분석 및 모델링 구현
    • 포트폴리오 모델링
      • MVO 포트폴리오
      • 샤프비율 최적화 포트폴리오
      • 펙터 모델링
    • 거시경제 데이터 기반 딥러닝 모델링(GRU, Transformer Encoder)