알파고의 딥 러닝 금융업 적용 사례 (KB 지식 비타민)


딥러닝 금융업 적용 사례

  • 투자자문 및 트레이딩
    • 경제 및 금융시장의 현재 상황 분석 및 미래를 예측해 투자자문 서비스 및 트레이딩에 활용
    • 이미 많은 그뮹기관과 핀테크 기업들이 금융공학과 머신러닝을 활용한 알고리즘 트레이딩 기법 활용
    • 기존 알고리즘 트레이딩 기법에 딥러닝을 활용하여 더 정확하게 미래를 예측하는 것이 가능해짐
      • 많은 논문과 연구 등을 통해 과거에 비해 향상된 예측 능력 입증
        • 주가예측 (이벤트 사용)
          • 경제 뉴스, 기업공시 등 주요 이벤트의 개선된 인식과 이에 따른 주가흐름을 학습, 과거의 단어 인식 기법 대비 미래의 주가 예측력 향상
          • 과거 단어 인식 기법들 대비 정확도 향상
        • 주가예측 (시장지표 사용)
          • 전 세계 주요 시장지표의 과거데이터 학습을 통해, 서로의 상관관계에 따른 미래의 주가 흐름 예측
          • 통계학적 기법 대비 예측 정확도 향상
        • 기업 부도 예측
          • 기업들의 주가 수익률 자료를 그래프로 변환해 컴퓨터에 인식, 부도 기업들과 정상 기업들의 그래프 특징을 파악해 부도율 예측 모델 구축
관련 문서 링크
  • https://www.kbfg.com/kbresearch/processFileDownloadManager.do?file_name=20160502085841_1.pdf&alias=vitamin&viewFunc=default_details&categoryId=3&subCtgId=&menuId=&boardId=&articleId=1003274

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