패트릭의 개발노트

딥러닝에서 가장 기본적인 순전파과정에 대한 실습 입력값 $x_{1}$과 $x_{2}$에 각각 가중치 $w_{1}$과 $w_{2}$를 곱한 값을 활성화함수로 계산하여 0 혹은 1로 y값 도출 import numpy as np # 입력층 -> 은닉층(1층) X = np.array([10, 20]) W1 = np.array([[0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6]]) # weight 2x3개 B1 = np.array([1, 2, 3]) # bias 3개 def sigmoid(x): # 활성화 함수 return 1 / (1 + np.exp(-x)) A1 = np.dot(X, W1) + B1 Z1 = sigmoid(A1) print('A1 :', A1) # 입력신호 print('Z1 :', Z..

2021.05.02 - [finanace] - 금융 투자 기본 개념(Return, Risk) 금융 투자 기본 개념(Return, Risk) 금융 투자를 하는데 있어 가장 기초가 되는 개념들이 있다 Return(수익): 개별 자산의 수익률(R_i)을 각 자산의 가중치(x_i)를 곱하여 합하면 포트폴리오 수익률을 구할 수 있다. Risk(위험): 개별 자산 patrickstar-jjh.tistory.com 이전 글에서 설명했던 수익률과 위험에서 더 나아가 샤프비율, 효율적 투자선에 대해 알아보자. 샤프비율(Sharpe Ratio): $\frac{포트폴리오 초과수익 }{포트폴리오 변동성}$ 이다. (쉽게말해 포트폴리오의 $\frac{수익률}{위험}$) 효율적 투자선(Efiicient Frontier): 같은 ..

금융 투자를 하는데 있어 가장 기초가 되는 개념들이 있다 Return(수익): 개별 자산의 수익률(R_i)을 각 자산의 가중치(x_i)를 곱하여 합하면 포트폴리오 수익률을 구할 수 있다. Risk(위험): 개별 자산 수익률 간의 분산-공분산 행렬을 통해 포트폴리오 분산을 구하고 Risk를 도출할 수 있다. #데이터 불러오기 from pykrx import stock import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # ticker와 list로 코스피 기업목록 가져오기 def return_name(market): Market = [] for ticker in market: Value =stock.get_market_ticker_n..

강화학습(RL)에서 순차적 의사결정 문제 방법론에 대해 설명하는 마르코프 결정 프로세스의 기본 개념들을 정리해보고자 한다. ■마르코프 프로세스(MP) $$MP\equiv(S,P)$$ ■전이확률 : 상태s에서 다음 상태s'에 도착할 확률 $$P_{ss'}$$ ■마르코프 성질: 미래는 오로지 현재에 의해 결정된다 $$\mathbb{P}[s_{t+1}|s_{t}]=\mathbb{P}[s_{t+1}|s_{1},s_{2},...,s_{t}]$$ ■마르코프 리워드 프로세스(MRP) : MP에 보상 개념 추가 R: 보상함수, G:리턴, γ: 감쇠 인자 $$MRP\equiv(S,P,R,\gamma)$$ $$R=\mathbb{E}[R_{t}|S_{t}=s]$$ $$G_{t}=R_{t+1}+\gamma R_{t+2}+\g..

한국의 대표 주가지수인 KOSPI와 미국의 대표 주가지수인 S&P500 지수 데이터를 불러와서 비교해보자 yfinance모듈을 활용해서 데이터를 불러오자. 기간은 2011년 4월 18일부터 현재까지 약 10년 동안의 데이터를 불러왔다. 기준은 종가(Close)이다. from pandas_datareader import data as pdr import yfinance as yf yf.pdr_override() sp = pdr.get_data_yahoo('^GSPC', '2011-04-18') kospi = pdr.get_data_yahoo('^KS11', '2011-04-18') import pandas as pd df = pd.DataFrame({'SP500':sp['Close'], 'KOSPI':ko..

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