거래 학습

마지막 업데이트: 2022년 5월 23일 | 0개 댓글
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  • 한국정보과학회
  • 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용
  • 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제29권 제11·12호
  • 2002.12
  • 785 - 794 (10 pages)

내서재 담기 미리보기 거래 학습 이용하기

초록·키워드 목차 오류제보하기

자동 주식 거래 시스템은 시장 추세의 예측, 투자 종목의 선정, 거래 전략 등 매우 다양한 최적화 문제를 통합적으로 해결할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 감독 학습 기법에 기반한 거래 시스템들은 이러한 최적화 요소들의 효과적인 결합에는 큰 비중을 두지 않았으며, 이로 인해 시스템의 궁극적인 성능에 한계를 보인다. 이 논문은 주가의 변동 과정이 마르코프 의사결정 프로세스(MDP" Markov Decision Process)라는 가정 하에, 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템인 R-Trader를 제안한다. 강화 학습은 예측과 거래 전략의 통합적 학습에 적합한 학습 방법이다. R-Trader는 널리 알려진 두 가지 강화 학습 알고리즘인 TD(Temporal-difference)와 Q 알고리즘을 사용하여 종목 선정과 기타 거래 인자의 최적화를 수행한다. 또한 기술 분석에 기반하여 시스템의 입력 속성을 설계하며, 가치도 함수의 근사를 위해 인공 신경망을 사용한다. 한국 주식 시장의 데이터를 사용한 실험을 통해 제안된 시스템이 시장 평균을 초과하는 수익을 달성할 수 있고, 수익률과 위험 관리의 두 가지 측면 모두에서 감독 학습에 기반한 거래 시스템에 비해 우수한 성능 보임을 확인하였다.

거래 학습을위한 XNUMX 가지 팁

거래 학습을위한 XNUMX 가지 팁

전문성 개발을 추구하면 업무 수준에서 자신을 재창조하려는 욕구를 높일 수 있습니다. 어떤 사람들은 새로운 직업, 예를 들어 새로운 직업을 배움으로써 기술을 확장합니다.

재발 명에 대한 이러한 욕구는 때때로 외부 환경의 자기 동기를 동반합니다. 의 위에 형성과 연구 우리는 당신에게 다섯 가지 팁을 제공합니다 직업을 배우다.

1. 무역을 배우기위한 훈련

교육은 실제 경험에 앞서이 준비를 촉진하는 주요 기둥 중 하나입니다. 다양한 거래가 있습니다. 지금부터 어떤 거래를 발견하고 싶으세요? 자신의 전문 직업에 따라 가장 관심이있는 직업을 선택하고 해당 분야를 분석하여 가능한 직업 제안을 관찰하십시오.

이렇게하면 좋아하는 거래를 배우는 것과 즐거운 시간을 보내고있는 산업에서 새로운 기회를 찾는 것 사이의 균형을 찾을 수 있습니다.

2. 거래 학습을위한 실행 계획

거래를 배우는 목적은 즉각적인 것이 아니며 각 개인은 자신의 소원을 실현하기 위해 필요한 과정을 거쳐야합니다. 이 실행 계획은 주어진 기간 동안이 목표를 달성하는 데 필요한 단계를 정의합니다. 이 임시 기간은 동기를 강화하는 직업을 제공합니다.

3. 해당 거래의 전문적인 기회 분석

이 목표를 달성하는 데 필요한 교육 일정을 분석하는 것 외에도 작업 수준에서 자신을 재발 명하기 위해 다시 공부하고 싶다면이 준비가 제공하는 전문적인 기회가 무엇인지 공부하는 것이 좋습니다.

미래에 발생하는 고용 기회에서 전문적인 발전이 무엇인지 정확하게 예측할 수는 없지만이 준비에 대한 기대를 바탕으로 잠재적 인 가능성을 시각화 할 수 있습니다.

그리고 그 직업의 수행을 시각화 할 때 어떤 느낌이 드나요? 직장 생활에서 행복의 목표는 매우 중요합니다.

4. 무역을 배우는 학습 센터

무역을 공부할 때 연구 센터를 선택하는 것이 중요합니다. 센터를 선택할 때 다른 가능성을 분석하십시오. 예를 들어, 해당 센터가 교육을 이수한 학생들에게 첫 번째 전문 기회를 제공하는 직업 은행이 있는지 분석합니다.

무역을 배우는 것은 이론과 실천의 지속적인 균형을 유지합니다. 이 서비스를 관찰하는 것 외에도이 교육 프로젝트의 방법론이 무엇인지 아는 것도 가능합니다.

새로운 거래 배우기

5. 거래를 배우기 위해 이전 경험을 소중하게 생각하십시오.

각 사람은 새로운 거래를 배우기로 결정을 내릴 때 자신의 현실에서 시작합니다. 이들 전문가 중 다수는 40 대입니다. 어떤 경우에는 미래의 불확실성을 느끼거나이 결정을 내릴 좋은시기인지 궁금해하는 사람들. 결정하는 모든 인간 직업을 배우다 이 경험을 소중히 여기는 이전 거래 학습 단계의 일부입니다. 직업에 고유하지 않은 많은 요소가 있지만 자기 개선, 인내 및 관찰은 이러한 구성 요소가 모든 전문가의 우수성을 향상시키는 방법의 예입니다.

따라서 무역을 배우는 것은 많은 전문가들이 삶의 어느 시점에서 수행하기로 결정한 결정입니다. 훈련을 확대하려는 욕구는 석사 학위를 공부하기로 선택할 수 있습니다. 무역은이 자격을 가진 사람들의 고용 가능성을 향상시킵니다.

결론적으로, 훈련은 무역을 배우고, 행동 계획이 무엇인지 지정하고, 경력 기회를 분석하고, 실용적인 방법론을 가진 학습 센터를 선택하고, 등록을하는 순간까지 얻은 경험을 가치있게 여기는 데 중요합니다. 특정 프로그램.

문서의 자동 학습 장치와 이를 이용한 문서 자동 학습 방법, 문서의 자동 분류 장치와 이를 이용한 문서 자동 분류 방법

본 발명은 엔그램 기반의 문서 자동 학습 및 분류 과정을 통해 웹상의 대용량 문서들을 자동으로 학습 및 분류할 수 있도록 하는 문서의 자동 학습 장치와 이를 이용한 문서 자동 학습 방법, 문서의 자동 분류 장치와 이를 이용한 문서 자동 분류 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 문서의 자동 분류 장치는 카테고리 별로 분류된 복수의 학습문서 그룹이 포함되는 학습문서 풀과, 상기 학습문서 풀의 각 학습문서 그룹에 대해 전처리 과정을 하는 전처리부와, 상기 전처리부의 전처리 과정을 통해 학습되어 형성된 상기 학습문서 풀의 엔그램 데이터 거래 학습 세트가 저장되는 엔그램 데이터 세트 풀을 포함하며, 상기 학습문서 풀을 통해 식별되지 않는 신규 문서 출현 시 상기 전처리부가 해당 신규문서를 전처리하여 바이그램 세트를 형성하는 문서 자동 학습부와, 상기 전처리부를 통해 형성되는 상기 신규문서의 바이그램 세트와 상기 엔그램 데이터 세트 풀의 바이그램 세트를 비교하여 상기 신규문서의 바이그램 세트를 상기 엔그램 데이터 세트 풀 중 어느 하나의 엔그램 데이터 세트에 할당하여 저장하는 문서 자동 분류부를 포함하여 형성된다.

녹색에너지연구원 : 58656 전라남도 목포시 삼향천로 177 (석현동 1175-4) 전화:061-288-1000 팩스:061-287-8006
에너지밸리 분원 : 58324 전라남도 나주시 그린로 370(빛가람동) 에너지밸리기업개발원 전화:061-288-1072
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MEXC의 레버리지 ETF란 무엇입니까? 거래 학습 및 안내

MEXC의 레버리지 ETF란 무엇입니까? 거래 학습 및 안내

레버리지 ETF 멕시코 거래 학습 고정 레버리지를 통해 자산에 대한 목표 일일 수익률의 특정 배수(예: 3배)에서 거래되는 제품입니다.

간단히 말해서 기초가격이 10% 상승하면 3배 레버리지 ETF 상품의 순가치는 30% 증가하거나 감소합니다.

예: 가까운 장래에 비트코인 ​​가격이 오를 것으로 예측하고 100 USD BTC3L(BTC 3x Long)을 구매하는 경우. 그 후 BTC는 10% 증가하고 이익은 30%(x3 레버리지로 인해)가 되며 투자는 이제 130 USD가 됩니다. BTC가 10% 하락하면 30달러를 잃게 되며 투자 금액은 70달러에 불과합니다.

상징 (예: 비트코인)

  • BTC3L: BTC 3배 롱
  • BTC3S: BTC 3배 숏

코인 가격

보시다시피 ETF의 코인 가격은 현물 가격과 다릅니다. ETF 코인 가격은 기본적으로 MEXC 거래소 시스템이 각 코인의 기본 가격을 기준으로 계산한 상수입니다.

코인에 따라 레버리지 범위가 x80에서 x2인 통합 레버리지 ETF가 있는 5개 이상의 기본 코인이 있습니다.

레버리지 ETF와 증거금 선물의 차이점

사실 레버리지 ETF는 증거금 선물과 크게 다르지 않습니다. 그러나 레버리지 ETF 상품에는 다음과 같은 고유한 기능이 있습니다.

  • 무예금, 계좌이체, 대출, 채무상환
  • 낮은 청산 위험
  • ETF 매수/매도는 현물 매수/매도만큼 쉽습니다. 예를 들어, BTC3L을 구매하고 싶다면 가격과 순자산만 보고 => 구매 금액 입력 => 다른 조치 없이 BTC3L 구매를 선택하세요.
  • 고정 레버리지(ETF 상품의 거래 학습 레버리지는 본질적으로 일정함).

MEXC ETF의 특징

보증금 없음

투자자는 보증금을 지불하지 않고 유통 시장에서 매수/매도할 수 있습니다.

복합 효과

레버리지 ETF는 포지션 이익을 원금으로 자동 전환합니다. 매입한 레버리지 ETF가 발생하는 경우 유동 이익*, 변동 수익률은 다음 재조정 시 레버리지 ETF 포지션을 증가시켜 복리 이자 패턴을 생성합니다.

*변동이익은 고정되지 않고 지속적으로 변동하며 시장상황에 따라 변동

예: 100 USD BTC3L을 구매하고 첫날에 30% 이익(30 USD에 해당)을 얻은 후. 23시간 후(매일 정기적인 재조정 거래 학습 시간), 거래소는 원금에 30 USD의 이익을 추가합니다. 즉, 둘째 날에는 원금이 130 USD가 됩니다.

Bitcoin이 월요일에 다시 10% 상승하면 $130 투자가 30% 증가하고 $169의 가치가 있습니다. 그래서 2일 후 비트코인 ​​가격은 20%만 올랐지만 레버리지 ETF와 복리 효과 덕분에 투자가 69% 증가했습니다.

그러나 월요일에 비트코인이 10% 하락하면 130달러의 원금은 가치의 30%를 잃고 91달러만 됩니다.거래 학습

예를 들어 BTC3L을 구매하면 BTC가 33% 하락합니다. 당신의 롱 포지션이 청산되는 대신, 일어나지 않을 레버리지 ETF로.

레버리지 ETF는 시장 상황에 따라 감소하고 포지션이 청산되는 것을 방지하기 위해 리밸런싱 메커니즘을 통해 포지션을 조정합니다. BTC 가격이 33% 하락하더라도 귀하의 포지션은 여전히 ​​유효합니다.

Blogtienao는 "ETF 거래 시 토큰을 잃는 이유" 섹션에서 자세히 설명합니다.

ETF의 메커니즘

주기적 재조정

MEXC는 매일 24:23(베트남 시간)에 00시간마다 포지션을 재조정합니다.

가격 움직임에 따른 리밸런싱

투자자의 이익을 보호하고 펀드의 순자산과 토큰 거래 학습 가격의 폭락을 피하기 위해 펀드는 가격 변동으로 인한 비정상적인 재조정 메커니즘을 구축했습니다.

이 메커니즘의 기능은 펀드의 순 가치와 토큰의 가치가 0으로 돌아가지 않도록 하고 잘못된 방향을 선택한 투자자의 손실을 일정 범위 내에서 통제할 수 있도록 거래 학습 하는 것입니다.

위의 그림은 모든 자산의 가격 변동에 대한 재조정 지표를 보여줍니다. 예를 들어 비트코인이 30% 상승하면(세 번째 행) BTC3L은 3% 상승합니다. 한편, 가격 변동성 재조정 메커니즘은 BTC300S에 적용됩니다. 3% 하락 대신 BTC300S는 3%만 하락합니다.

병합 메커니즘

순자산의 가격이 특정 임계값 미만인 경우 플랫폼은 토큰 통합을 수행합니다. 이때 순자산의 가격은 병합 전 가격의 10배가 되지만 해당 토큰 수도 병합 전 금액의 1/10로 줄어듭니다.

사용자의 총 자산은 영향을 받지 않습니다. 통합은 가격 변화의 민감도를 개선하고 거래 경험을 최적화하기 위한 것입니다.

Blogtienao는 "ETF 거래 시 토큰을 잃는 이유" 섹션에서 자세히 설명합니다.

거래 수수료

  • 거래 수수료: 0.2%.
  • 관리비 : 베트남 시간 매일 23:00 에 청구 (그 시간에 주문을 하지 않으시면 이 수수료는 발생하지 않습니다.) 수수료는 자산 쌍에 따라 0.25%에서 0.3% 사이입니다.

ETF 거래 시 토큰을 잃는 이유는 무엇입니까?

ETF의 거래 원리를 이해하지 못한다면, 거래를 하고 나면 알 수 없는 이유로 토큰을 잃어버렸다는 것을 알게 될 가능성이 있습니다. 사실, 이것은 이미 "통합 메커니즘" 섹션에서 다룹니다.

구체적으로, 코인 가격이 일정 수준(구체적으로는 0.1 USD 수준) 아래로 떨어지면 이러한 통합 메커니즘이 발생합니다. Blogtienao는 명확성을 위해 다음 예를 제공합니다.

15월 7일에 100 USD DOT5L을 0.12 USD에 구매하고 1000 DOT5L을 받습니다.

17월 7일까지 DOT의 가격은 상승했지만 수염은 0.045달러 아래로 떨어졌습니다.

현재 귀하의 DOT 토큰은 100 DOT5L(원래 코인의 1/10)로 누적되며 DOT5L의 가격은 0.5 USD(10 USD 가격의 0.05배 – 거래소에서 설정한 일정 수준)로 증가합니다. , 이는 "순자산의 가격은 연결 전의 10배가 됩니다."의 정의에 해당합니다. "연결 메커니즘"을 다시 읽으십시오.)

따라서 병합 후 DOT5L의 가격은 0.5 USD이고 DOT5L의 양은 100 토큰입니다. 따라서 0.12 USD에 구매했지만 가격이 0.045 USD로 떨어지기 때문에 자산 가치는 변경되지 않으며 코인 통합 여부에 관계없이 가격의 50%를 잃게 됩니다.

그리고 수염을 $0.045까지 끌어올린 후 가격이 다시 오르고 자산도 다시 증가하기 시작합니다.

따라서 통합 메커니즘 덕분에 가격이 $0.045로 떨어졌을 때 귀하의 계정은 소각되지 않았지만 다음 가격 인상에서도 수익을 올릴 수 있었습니다.

ETF를 효과적으로 거래하는 방법은 무엇입니까?

이러한 유형의 거래에서 이익을 극대화하려면 다음을 알아야 합니다.

  • 레버리지 ETF는 단기 거래에만 유리합니다.
  • 견실한 시장 분석 배경이 있어야 하며 시장의 단기 추세를 매우 정확하게 판단할 수 있는 능력이 있어야 합니다.
  • 매일 23시 이전에 매수/매도하여 관리비를 피하세요.
  • ETF는 시장의 높은 변동성으로 인해 경험이 없고 훈련되지 않은 트레이더에게 적합하지 않습니다.

결론

위의 지식과 예를 통해 MEXC의 레버리지 ETF 거래를 중요한 참고 사항과 함께 이해할 수 있기를 바랍니다. Blogtienao는 귀하의 성공적인 거래와 수익을 기원합니다.

거래 학습

신한카드가 카드 거래 학습 부정사용 패턴을 스스로 학습하는 인공지능을 활용해 부정사용 방지 시스템(FDS)을 구축했다.

신한카드는 부정사용 방지 시스템에 인공지능 기술을 활용한 머신러닝 기법을 적용했다고 10일 밝혔다.

▲ 신한카드 기업로고.

국내외 온·오프라인 및 현금융통(불법 사금융) 영역 거래 학습 등 부정거래가 발생하는 모든 영역에 머신러닝 부정사용 방지 시스템이 가동된다.

부정거래로 확인된 거래는 부정거래 패턴을 스스로 학습하는 ‘실시간 학습 프로그램’을 통해 운영 시스템에 실시간으로 반영된다.

신한카드는 갈수록 지능화되는 부정사용 기법을 실시간으로 탐지할 수 있는 능력이 한층 커지게 될 것으로 판단했다.

신한카드는 머신러닝 부정사용 방지 시스템을 만들면서 부정거래 승인을 스스로 차단하고 신한카드 모바일앱으로 해당 거래 내용을 실시간으로 고객에게 알려주는 기능도 적용했다.

신한카드 모바일앱을 통해 언제 어디서나 각종 부정거래 탐지 결과를 확인하고 직접 신고도 할 수 있는 만큼 피해금액이 최소화될 것으로 신한카드는 예상했다.

조사 진행 상황 등도 모바일앱을 통해 실시간으로 확인할 수 있다.

신한카드 관계자는 "이번에 마련한 머신러닝 부정사용 방지 시스템과 기존 부정방지 시스템을 동시에 운영하는 ‘듀얼 체제’를 통해 부정사용 탐지 적중 성능을 끌어올리고 각 영역의 비효율성을 낮추게 됐다“며 ”머신러닝 시스템 활성화를 위해 노력하고 있는 신한은행, 신한금융투자 등 신한금융그룹 계열사와 상호 공유를 통해 그룹 차원의 ‘하나의 신한’에 힘을 보탤 것“이라고 말했다. [비즈니스포스트 최석철 기자]


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