최근 Quant 분야를 공부하면서 Factor Investing 관련 논문을 읽고 정리한 내용이다.

오래 전부터 Data science쪽을 공부하면서 개인적으로 정리한 마인드맵 형태의 지도다.

이번 글에서는 투자와 관련한 금융 데이터의 종류에는 무엇이 있는지, 또 데이터가 가진 특성에는 무엇이 있는지에 대해 써보려고 한다.

금융 머신러닝 프로젝트란 금융 데이터에 머신러닝을 적용하여 현실의 문제를 해결하는 프로젝트다. 이 프로젝트는 다음과 같은 요소로 나눠볼 수 있다.

실전 머신러닝에서 도메인 지식의 중요성

Model Interpretability와 관련한 Monotonicity에 대해 공부하다가, 괜찮은 글들을 번역해 정리해보았다.

Andrew Ng의 딥러닝 강의인 Stanford CS230 Lecture 8(https://youtu.be/733m6qBH-jI)을 요약 정리해보았다.

업무를 위해 예측마케팅 관련 도서를 읽고 정리해보았다.

데이터 시각화 부분을 공부하며 정리한 것이다.

회사 업무를 위한 공부를 하면서 정리한 R 사용법.