2021/07(30)
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[3줄 AutoML] RNN형은 잠깐 빠져있어
https://arxiv.org/pdf/1806.09055.pdf 1. 기존 NAS는 RNN 컨트롤러를 이용해 연산을 하나하나 선택해서 뉴럴넷 만든다음 학습하고 다시 컨트롤러를 강화학습을 사용해 학습하는, “아키텍쳐의 val loss에 대해 controller가 미분가능하지 않은” 비효율적인 학습 방법을 사용했다. 2. 그래서 이번에는 아예 모든 연산을 다 쓰되, 그 연산의 가중치를 컨트롤로의 아웃풋(softmax) 값으로 하는 방식으로 한다. 3. 엄청나게 빠른 속도로 좋은 성능의 모델을 찾아낼 수 있었으며, CIFAR10-ImageNet으로, PTB-WT2로 generalization도 할 수 있다! 4. NAS만 놓고 본다면 매우 좋은 방법론임에 틀림없지만 다른 도메인의 DAG는 differenti..
2021.07.31 -
[3줄 RL] RL로 QP 풀기
https://arxiv.org/pdf/2107.10847.pdf 1. OSQP의 first-order optimization은 임베디드 제어 등에서 큰 역할을 한다. 또한 최근 강화학습을 이용해 combinatorial optimization 문제를 해결하는 등의 사례가 늘고 있다. 2. 이에 따라 QP 솔버의 하이퍼파라미터를 기존 휴리스틱한 방법이나 사람이 직접 튜닝하는 대신 RL(TD3)을 사용해 튜닝하는 프레임워크를 본 논문에서는 제안하고 있다. 3. 실제로 성능이 큰 폭으로 개선된 것을 볼 수 있다. 전통적인 제어등 최적화 분야에서 강화학습이 제어기 자체를 e2e로 대체하는 접근보다 하이퍼파라미터 튜닝 등 최적화 관점에서 접근하는게 더 빠르고 효율적이라는 생각을 항상 가지고 있다.
2021.07.30 -
[3줄 RL] 빨간 Q
https://openreview.net/pdf?id=AY8zfZm0tDd 1. 모델 베이스드 방법론들 최근에 되게 좋은 sample efficiency 보여줬는데, 우리는 모델 프리로 기존 모델 베이스드 방법들 이겨보겠다. 또한 자원도 덜 쓰는 모델을 만들겠다! 2. Sample Efficient 하다는건 데이터를 잘 쓴다는 뜻이므로 Update-To-Data Ratio를 올린 알고리즘을 만들어야지? 근데 그럼 다른 알고리즘도 UTD ratio 올리면 잘 되는거 아니냐는 반문이 있을 수 있다. 3. 그렇지만 SAC 같은 알고리즘은 UTD ratio를 너무 많이 쓰면 당연하게도 bias와 그 표준편차가 매우 커져 불안정하게 된다. 이것을 해결하기 위해 ensemble 방법론과 in-target minim..
2021.07.28 -
코인시장에서 RSI(2) 전략은 통할까? 백테스트 해보자!
코인은 주로 변동성 돌파 전략과 같은 추세 추종 전략이 잘 통하는 시장으로 알려져 있다. 그렇다면 RSI(2) 전략과 같은 역추세 전략은 사용할 수 없는 것일까? 1. RSI(2) 전략 RSI(2) 전략은 많은 시장에서 잘 통하는 역추세 전략으로 알려져 있다. 역추세 전략의 기본은 "단기 급락" 에 잡는 것이다. 무조건 저점이라고 들어가면 하락추세를 타고 물리기 십상이다. 역추세 전략이든 추세 전략이든, 트레이딩의 기본은 추세를 따르는 것이라고 많은 전설적 트레이더들은 대답한다. RSI란 상대강도지수(Relative Strength Index) 로써 주가의 상대 강도를 이용해 추세를 나타낸다. 주로 14, 20정도 바 데이터를 이용해 RSI를 구한다. 그렇다면 아주 단기의 추세는 RSI(2)를 사용하여 ..
2021.07.25 -
[3줄 퀀트] A New Core Equity Paradigm
https://images.aqr.com/-/media/AQR/Documents/Insights/White-Papers/AQR-A-New-Core-Equity-Paradigm.pdf 1. 밸류-모멘텀 정말 잘 통했다. 별로 관련없어 보이는 팩터 섞는거 잘 통하네? 그럼 롱온리 전략에서 제일 많이 쓰이는 3가지(밸류, 모멘텀, 수익성) 다 섞어보자! 2. 밸류, 모멘텀, 수익성도 구현하는 방법이 여러가지인데 다 섞어먹어보자! 다양하면 다양할수록 좋다! 3. 역시나 모델의 성능은 아주 훌륭한 편이다. 잘 쓰이는 것들 개별적으로 쓰지 말고 합쳐서 하나의 전략으로 쓰는 접근 매우 유용한 듯 하다.
2021.07.25 -
[3줄 퀀트] 밸류+모멘텀
http://pages.stern.nyu.edu/~lpederse/papers/ValMomEverywhere.pdf 1. 밸류도 강력하고 모멘텀도 강력한데 이걸 같이 융합해서 다루는 논문은 왜 없지? 분명 두 팩터가 상관성도 낮아서 좋을거야! 2. 모멘텀이랑 밸류가 둘다 적당히 좋은 주식은 어떻게 찾을까? 그래서 우리가 만들었다! 밸류-모멘텀 콤보 팩터! 3. 말이 필요없는 합성 팩터 성능. 두 팩터의 수익률 상관성이 낮아 상호보완적으로 잘 돌아가는 것을 볼 수 있다.
2021.07.25