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머니봇의 알고리즘 트레이딩 24강 (실전강의 B15) 머신러닝 4 - 분류에 의한 돌파 매매 최적화
강사 : 머니봇
난이도 : 중급
수강료 : 30,000원
수강기간 : 9999일
강의설명 :
이번 강의는 실제 데이터를 가지고 머신러닝 중 분류학습에 의해 결과는 도출하는 강의입니다. 


“투자자 김대박씨는 돌파매매를 하려고 합니다. 바닥에서 시세를 기다리는 것보다 빨리 빨리 결과를 보고 싶습니다. 그런데 김대박씨가 돌파매매를 하려고 하는데 10일 고점을 돌파하는 종목을 사야 될지, 20일선, 30일선 돌파하는 종목이 수익률이 좋은지 확인하고 싶습니다. 며칠을 보유해야지 수익이 발생하는지도 확인하고 싶구요. 더 큰 문제가 있군요, 어떤 종목을 사야지 벌 수 있는지도 확인해 보고 싶습니다.”
본 강의에서는 이러한 세가지 고민을 머신러닝으로 해결해 보려고 합니다. 샘플 코드에서는 머니봇님이 관련있다고 생각하는 데이터를 넣고 학습을 시켰습니다만 본 강의를 들으시는 분들은 자신이 더 적합하다고 생각되는 데이터로 학습시킬 수 있습니다. 
본 강의를 통하여 분류 학습을 위한 모델 설정, 데이터 가공 방법 및 처리 그리고 해당 결과를 이용한 매매 방법에 대하여 학습하실 수 있습니다. 

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이번 강의에는 소스코드가 1개 있습니다. (본강의에 사용된 소스코드는 쥬피터에서 실행할 수 있습니다. )

1. 강의 목표
- 돌파에 대한 복수의 문제를 하나의 머신러닝 코드로 해결한다.

2. 주요 강의 내용 
- 학습 시킬 데이터를 설정하고 머신러닝 학습을 위해 데이터를 가공한다. 
- Pandas 에 익숙할 경우 데이터 정렬에 실 수 할 수 있다. 연관성 있는 데이터는 컬럼으로 추가 한다. 
- 학습시킬 데이터를 선택한다. 작성자의 선택에 따라 학습시키는 데이터를 바꿀 수 있다. 
- 데이터의 인과관계는 생각하지 말자, 상관관계만 있다면 어떤 데이터이든지 학습시켜 보자
- 학습 조건을 설정하고 성공과 실패를 인식할 수 있도록 코딩 한다. 
- 설정된 데이터 중에서 필요한 데이터가 무엇인지를 확인하고 필요하지 않은 데이터를 폐기한다. 
- 불필요한 결과물은 버리고 필요한 학습 결과물을 필터링 하여 출력한다. 
- 그룹화 알고리즘 소개
- 학습시간과 데이터를 고려할 때 최선의 알고리즘은 무엇인가?


- 유료사용자를 위한 유튜브 시청 안내 - 
1. 전체 강의 내용을 유튜브에서 보실 수 있습니다. 
신청페이지: https://goo.gl/forms/k0RsMVHHZ2evT8T22
2. 구글 클라우드 DB를 이용하여 데이터 활용은 종료되었습니다. 

 해당 코드에 대한 모든 권리는 머니봇에게 있습니다. 

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