AI & 딥러닝 트레인

인간의 한계를 넘어서는 데이터 지능의 바이블

머신러닝은 수동으로 '만약 A라면 B해라'라는 규칙을 작성하는 대신, 수년치 주가 데이터를 컴퓨터에 입력하여 수익이 나는 '확률적 패턴'을 스스로 탐색하게 하는 기술입니다. 이를 통해 인간의 편향을 배제한 객적 인 통계 모델을 구축할 수 있습니다.

인간의 감정이 배제된 기계적 분석 가능

수만 개의 데이터 포인트에서 상관관계 추출

변화하는 시장 상황에 따른 모델 재학습

인간의 뇌 신경망을 모방한 딥러닝은 단순한 선형 분석을 넘어섭니다. 주가, 거래량, 뉴스 감성, 수급 등 수많은 비선형적 변수들이 복잡하게 얽힌 현대 시장에서 '추세의 본질'을 꿰뚫어 보는 고차원 필터 역할을 수행합니다.

이미지/패턴 인식 기술을 차트에 응용

비정형 데이터(뉴스, 공시)의 의미론적 분석

다층 구조를 통한 복합적 시장 국면 파악

AI가 시장을 보는 방식입니다. '피처(Feature)'는 RSI, 이동평균선처럼 판단의 근거가 되는 정보이며, '라벨(Label)'은 우리가 타겟팅하는 미래 수익률입니다. 좋은 피처를 골라내고 가공하는 과정이 AI 성능의 80%를 결정합니다.

유의미한 보조지표의 자동 선별 및 가중치 부여

시간대에 따른 데이터 정규화 및 스케일링

예측 목적에 최적화된 라벨링 전략 수립

CONCEPT VISUALIZATION

AI는 어떻게 주가 차트를
기억하고 이해할까요?

딥러닝 모델은 단순히 '어제보다 올랐다'는 단차원적 분석을 하지 않습니다. 대신 수천 차원의 가상 공간 속에 가격, 거래량, 이동평균선의 각도, 뉴스에서 언급된 키워드의 긍정/부정 수치 등을 하나의 '좌표'로 찍어 관리합니다.

고차원 공간 투영: 수만 가지 변수를 한 번에 고려해 현재 시장 상황이 과거 어떤 폭등장 혹은 폭락장과 가장 유사한 '위치'에 있는지 판별합니다.
지능적 리스크 관리: 단순 예상가가 아닌 '확률의 분포'를 계산하여, 불확실성이 높은 구간에서는 스스로 비중을 조절하는 능력을 갖춥니다.

CONCEPT ART: 데이터 지능의 흐름 (LSTM Network)

Institutional Grade Security

당신의 데이터를 학습에 무단 사용하지 않습니다. 모든 AI 연산은 암호화된 격리 환경에서 수행되며, 사용자의 전략 독립성을 철저히 보장합니다.