📢 ML4D Study

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1. 스터디 목적

• AI와 머신러닝을 활용한 알고리즘 트레이딩 및 금융 데이터 분석의 최신 기법을 익히고, Python과 QuantConnect, AWS 환경을 기반으로 실전 전략 구축 역량을 강화하는 것을 목표로 합니다.

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2. 스터디 시간

• 매주 토요일 오전 8시부터 1시간

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3. 스터디 장소

• Webex

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4. 스터디 운영 계획 (2025년 5월 10일 ~ 2025년 8월 30일)

2025년 5월 10일: Webex

• 발표자 - HY
  • **Chapter 1: Foundations of Capital Markets **
    • 시장 구조, 참가자, 데이터 피드, 거래 비용, 자산 및 파생상품 기본 개념 학습
    • 발표자료

2025년 5월 17일: Webex

• 발표자 - 민호
  • Chapter 2: Foundations of Quantitative Trading
    • 퀀트 전략의 기본 구조, 리서치 프로세스, 테스트 방법, 전략 스타일
  • Chapter 3: Step 1 - Problem Definition
    • 머신러닝 문제 정의 방법과 금융 데이터 특성 파악

2025년 5월 24일: Webex

• 발표자 - 철원
  • Chapter 4: Step 2 - Dataset Preparation
    • 데이터 수집, 전처리, 특성 엔지니어링 및 학습 데이터셋 구축

2025년 5월 31일: Webex

• 발표자 - 정택
  • Chapter 5: Step 3 - Model Choice, Training, and Application (Part1)
    • 회귀, 분류, 순위 매김, 클러스터링, 언어모델을 이용한 금융 예측

✅ 2025년 6월 7일: 휴일 (스터디 없음)

2025년 6월 14일: Webex

• 발표자 - TBD
  • Chapter 5: Step 3 - Model Choice, Training, and Application (Part2)
    • 회귀, 분류, 순위 매김, 클러스터링, 언어모델을 이용한 금융 예측

2025년 6월 21일: Webex

• 발표자 - 핀조이
  • Chapter 6 Examples
    • Example 1: ML Trend Scanning with MLFinlab
    • Example 2: Factor Preprocessing Techniques for Regime Detection
    • Example 3: Reversion vs. Trending: Strategy Selection by Classification

2025년 6월 28일: Webex

• 발표자 - 상호
  • Chapter 6 Examples
    • Example 4: Alpha by Hidden Markov Models
    • Example 5: FX SVM Wavelet Forecasting
    • Example 6: Dividend Harvesting Selection of High-Yield Assets

2025년 7월 5일: Webex 링크

• 발표자 - 상호
  • Chapter 6 Examples
    • Example 7: Effect of Positive-Negative Splits
    • Example 8: Stop Loss Based on Historical Volatility and Drawdown Recovery
    • Example 9: ML Trading Pairs Selection

2025년 7월 12일: Webex 링크

• 발표자 - TBD
  • Chapter 6 Examples
    • Example 10: Stock Selection through Clustering Fundamental Data
    • Example 11: Inverse Volatility Rank and Allocate to Future Contracts
    • Example 12: Trading Costs Optimization

2025년 7월 19일: Webex 링크

• 발표자 - TBD
  • Chapter 6 Examples
    • Example 13: PCA Statistical Arbitrage Mean Reversion
    • Example 14: Temporal CNN Prediction
    • Example 15: Gaussian Classifier for Direction Prediction

2025년 7월 26일: Webex 링크

• 발표자 - 태영
  • Chapter 6 Examples
    • Example 16: LLM Summarization of Tiingo News Articles
    • Example 17: Head Shoulders Pattern Matching with CNN
    • Example 18: Amazon Chronos Model

2025년 8월 2일: Webex 링크

• 발표자 - TBD
  • Chapter 7: Better Hedging with Reinforcement Learning
    • 강화학습을 이용한 포트폴리오 헷징 최적화
  • Example 19: FinBERT Model

2025년 8월 9일: Webex 링크

• 발표자 - TBD
  • Chapter 8: AI for Risk Management and Optimization
    • 리스크 관리 및 전략 최적화를 위한 AI 기법 소개

✅ 2025년 8월 16일: 휴일 (스터디 없음)

2025년 8월 23일: Webex 링크

• 발표자 - 태영
  • Chapter 9: Application of LLM and Generative AI in Trading
    • LLM과 생성형 AI를 활용한 트레이딩 전략 개발 및 사례 분석

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5. 스터디 운영 방법

• 교재: Hands-On AI Trading with Python, QuantConnect, and AWS (2025)
• 참고자료: QuantConnect, AWS SageMaker Canvas, Tiingo API 등
• 학습 공유: 매주 학습 내용(코드, 요약 자료)을 업로드
• 발표: 주제별 50분 발표 + 10분 Q&A
• 운영 규칙: 스터디 운영 규칙

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6. 기타

• 참가 희망 요청: 이메일

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✅ 주차별 Webex 링크와 발표자는 첫 모임(5/10) 이후에 배정 예정입니다.
✅ 준비 완료 후 발표 자료/코드를 매주 업로드해주세요.