켄쇼를 직접 사용해본 적은 없어서 저도 뭐라고 코멘트할 능력은 못되어서... 죄송합니다. ㅠㅠ. 다만 그런 것들을 "딥러닝-빅데이터-인공지능 기반으로 급등 신호나 차트 속 패턴을 인식해 대박 종목을 찍어준다"라며 한국에서 약팔이하는 사기꾼을 피할 수만 있는 기본적인 지식만 있어도 좋을 듯 합니다.
PolarSkateCo(pepsipepsi)2020-12-21 23:54
로보어드바이저는 각종 알고리즘으로 자산배분 및 관리를 해 주는 업계 자체를 이야기하고 켄쇼는 미국 핀테크 기업으로 그 아래에 여러 프로젝트들이 있습니다. 그 중에서 아마도 한국에 알려진 프로덕트는 일종의 리서치 툴이었습니다. 금융판 구글을 생각하시면 됩니다. "연준이 이자율을 0.5% 내렸을 때 채권 시장은 어떻게 되었나?" 라는 질문을 입력하면 과거 데이터에서 연준이 이자율을 0.5% 내린 케이스들을 전부 찾고, 각 케이스 당시의 여러 자산 간의 움직임을 분석해서 답을 주는 플랫폼이라 생각하시면 됩니다. 켄쇼라는 툴을 이용해서 다양한 응용 방법이 있을 수 있고 그 중에는 켄쇼를 이용한 로보어드바이저도 있을 수 있지만 그 프로덕트 자체는 뭔가를 매매하고 투자하는 툴은 아닙니다.
월가아재(wallstreetajae)2020-12-22 00:04
답글
ㅎㄷㄷ. 그러니 여러 시나리오를 가지고 전략을 만들 수 있는 거군요.
PolarSkateCo(pepsipepsi)2020-12-22 00:22
답글
PolarSkateCo(pepsipepsi)2020-12-22 00:25
답글
와 마치 머스크가 테슬라 직접 설명해주는 느낌입니다...제가 알던것과 매칭했을때 이해가 안가는 부분이 하나 있는데 질문 가능할까요? - dc App
빅토리아짱(europa12)2020-12-22 00:33
답글
The sub-indexes themselves rely on AI to select constituents—a computer algorithm scans company filings for relevant terms, selects holdings, and classifies them as “core” or “non-core” base - dc App
빅토리아짱(europa12)2020-12-22 00:52
답글
on the frequency and position of these terms. 무언가를 분류하는것처럼 인간의 직관이 필요한 부분을 ai에 맡기는게 더 알파를 창출하는지 궁금합니다! - dc App
빅토리아짱(europa12)2020-12-22 00:56
답글
저 구절은 아마 켄쇼의 여러 프로덕트 중에 켄쇼 인덱스를 이야기하는 듯 합니다. 켄쇼에서 4차 산업 분야별로 인덱스를 만들었고 S&P가 인수를 한 후에 실제 ETF로 출범한 것으로 알고 있어요. 무언가를 분류하는 것처럼 인간의 직관이 필요한 부분을 AI에 맡기는게 더 알파를 창출하느냐는 1) 무언가를 분류하는 것을 AI가 더 잘하느냐, 2) 무언가를 잘 분류하는 것이 알파를 창출하느냐 이 두 가지 질문으로 나누어 보아야 합니다. 첫번째 질문에 대해서는 이미 분류된 정답 데이터가 충분히 있다면 AI가 더 잘하고, 그런 정답 데이터가 적으면 인간이 더 잘합니다. 코로나 사태가 터지고 많은 퀀트 펀드들이 돈을 잃는 것도 이전 데이터에 없던 시장 상황들이 나오기 때문입니다.
월가아재(wallstreetajae)2020-12-22 01:12
답글
두번째 파트에 대해서는 퀀트나 데이터 과학자가 무엇을 분류할지 잘 선택하고, 그 분류된 결과를 가지고 어떻게 시장에서 응용하느냐에 달리지 않을까 하네요
켄쇼를 직접 사용해본 적은 없어서 저도 뭐라고 코멘트할 능력은 못되어서... 죄송합니다. ㅠㅠ. 다만 그런 것들을 "딥러닝-빅데이터-인공지능 기반으로 급등 신호나 차트 속 패턴을 인식해 대박 종목을 찍어준다"라며 한국에서 약팔이하는 사기꾼을 피할 수만 있는 기본적인 지식만 있어도 좋을 듯 합니다.
로보어드바이저는 각종 알고리즘으로 자산배분 및 관리를 해 주는 업계 자체를 이야기하고 켄쇼는 미국 핀테크 기업으로 그 아래에 여러 프로젝트들이 있습니다. 그 중에서 아마도 한국에 알려진 프로덕트는 일종의 리서치 툴이었습니다. 금융판 구글을 생각하시면 됩니다. "연준이 이자율을 0.5% 내렸을 때 채권 시장은 어떻게 되었나?" 라는 질문을 입력하면 과거 데이터에서 연준이 이자율을 0.5% 내린 케이스들을 전부 찾고, 각 케이스 당시의 여러 자산 간의 움직임을 분석해서 답을 주는 플랫폼이라 생각하시면 됩니다. 켄쇼라는 툴을 이용해서 다양한 응용 방법이 있을 수 있고 그 중에는 켄쇼를 이용한 로보어드바이저도 있을 수 있지만 그 프로덕트 자체는 뭔가를 매매하고 투자하는 툴은 아닙니다.
ㅎㄷㄷ. 그러니 여러 시나리오를 가지고 전략을 만들 수 있는 거군요.
와 마치 머스크가 테슬라 직접 설명해주는 느낌입니다...제가 알던것과 매칭했을때 이해가 안가는 부분이 하나 있는데 질문 가능할까요? - dc App
The sub-indexes themselves rely on AI to select constituents—a computer algorithm scans company filings for relevant terms, selects holdings, and classifies them as “core” or “non-core” base - dc App
on the frequency and position of these terms. 무언가를 분류하는것처럼 인간의 직관이 필요한 부분을 ai에 맡기는게 더 알파를 창출하는지 궁금합니다! - dc App
저 구절은 아마 켄쇼의 여러 프로덕트 중에 켄쇼 인덱스를 이야기하는 듯 합니다. 켄쇼에서 4차 산업 분야별로 인덱스를 만들었고 S&P가 인수를 한 후에 실제 ETF로 출범한 것으로 알고 있어요. 무언가를 분류하는 것처럼 인간의 직관이 필요한 부분을 AI에 맡기는게 더 알파를 창출하느냐는 1) 무언가를 분류하는 것을 AI가 더 잘하느냐, 2) 무언가를 잘 분류하는 것이 알파를 창출하느냐 이 두 가지 질문으로 나누어 보아야 합니다. 첫번째 질문에 대해서는 이미 분류된 정답 데이터가 충분히 있다면 AI가 더 잘하고, 그런 정답 데이터가 적으면 인간이 더 잘합니다. 코로나 사태가 터지고 많은 퀀트 펀드들이 돈을 잃는 것도 이전 데이터에 없던 시장 상황들이 나오기 때문입니다.
두번째 파트에 대해서는 퀀트나 데이터 과학자가 무엇을 분류할지 잘 선택하고, 그 분류된 결과를 가지고 어떻게 시장에서 응용하느냐에 달리지 않을까 하네요
감사합니다! - dc App
역시 아재는.....사랑입니다....^^ 건강하시고 새해복 많이 받으세요 아재^^