REINFORCEMENT LEARNING
강화학습 트레이딩 실전
DQN · PPO · SAC로 구축하는 자동매매 에이전트
📖 목차
- 강화학습과 트레이딩의 만남
- 트레이딩 환경 설계 (Gymnasium 기반)
- 주요 RL 알고리즘과 트레이딩 적용 (DQN/PPO/SAC)
- 데이터 파이프라인과 전처리
- 학습 최적화와 안정화
- 백테스팅과 성과 평가
- 실전 배포와 운영
- 고급 기법과 최신 동향 (MARL, MBRL, Meta-RL)
🎯 이런 분께 추천합니다
- 규칙 기반 전략의 한계를 느끼는 퀀트 트레이더
- 강화학습을 트레이딩에 적용하고 싶은 개발자
- DQN/PPO/SAC 알고리즘을 실전에서 사용하고 싶은 분
- 자동매매 시스템의 AI 고도화를 계획하는 팀
- RL 환경 설계부터 배포까지 전체 파이프라인이 궁금한 분
✨ 핵심 내용
🏗️ 환경 구축
Gymnasium 기반 커스텀 트레이딩 환경, 상태/행동/보상 설계
🤖 3대 알고리즘
DQN, PPO, SAC 완전 구현 및 트레이딩 특화 튜닝
📊 성과 평가
백테스팅, 통계적 검증, 워크포워드 분석
🚀 실전 배포
리스크 관리, 모니터링, A/B 테스트, Docker 인프라
19,900원
계좌이체 · 입금 확인 후 PDF 수령
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