반응형 백준 10172번 문제 개 --python 문제 : 아래 예제와 같이 개를 출력하시오. 출력 : 개를 출력한다. 정답 : print("""|\\_/| |q p| /} ( 0 )\"\"\"\\ |\"^\"` | ||_/=\\\\__|""") 2020. 4. 7. 백준 10171번 문제 고양이 --python 문제 : 아래 예제와 같이 고양이를 출력하시오. 출력 : 고양이를 출력한다. 정답 : print("""\\ /\\ ) ( ') ( / ) \\(__)| """) 2020. 4. 7. 백준 10718번 문제 We love kriii --python 문제 : ACM-ICPC 인터넷 예선, Regional, 그리고 World Finals까지 이미 2회씩 진출해버린 kriii는 미련을 버리지 못하고 왠지 모르게 올 해에도 파주 World Finals 준비 캠프에 참여했다. 대회를 뜰 줄 모르는 지박령 kriii를 위해서 격려의 문구를 출력해주자. 출력 : 두 줄에 걸쳐 "강한친구 대한육군"을 한 줄에 한 번씩 출력한다. 정답 : print("강한친구 대한육군\n"*2) 2020. 4. 7. 백준 2557번 문제 Hello World --python 문제 : Hello World!를 출력하시오. 정답 : print("Hello World!") 2020. 4. 7. [논문 리뷰] Sentiment analysis on stock social media for stock price movement prediction 저자 : Ali Derakhshan, Hamid Beigy Sharif Intelligent Systems Laboratory, Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran 이번에 포스팅할 논문은 이란의 수도 테헤란에서 쓰인 2019년에 논문이다. 이전에 포스팅했던 논문들과 유사하게 감정분석을 통해 주식시장을 분석하는 논문이며 이전 논문들과 다른점으로는 여러 사용들의 대조되는 의견들로 인해 분석하기 어려운 의견들에 대해 해결하는 방법을 다루었다. "Sentiment analysis on social media for stock movement prediction" - Nguyen et al(2015)라는.. 2020. 4. 6. CHAPTER 2 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 머신러닝 프로젝트 진행 주요 단계 큰 그림 보기 모델의 목적 파악하기(분류, 회귀 등) 솔루션 파악하기(문제 해결 방법에 대한 정보 수집, 참고 성능으로 사용) 성능 측정 지표 선택 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error) - 회귀 문제의 전형적 성능 지표 $RMSE(X,h) = \sqrt({1 \over m}\sum^m_{i=1} (h(x^{(i)})-y^{(i)})^2) $ 평균 절대 오차(Mean Absolute Error) - 이상치로 보이는 구역이 많을 경우 사용 $MAE(X,h) = {1 \over m} \sum^m_{i=1} | h(x^{(i)}) - y^{(i)}| $ RMSE, MAE 모두 예측값의 벡터, 타깃값의 벡터 사이의 거리를 재는 방법 데이터 구하기 일반적으로.. 2020. 3. 26. CHAPTER 1 한눈에 보는 머신러닝 머신러닝(machine learning) 데이터로부터 학습하도록 컴퓨터를 프로그래밍 하는 과학 명시적 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구 분야 훈련 세트(training set) 시스템이 학습하는 데 사용하는 샘플 훈련 사례(training instance), 샘플(sample) 각 훈련 데이터 왜 머신러닝을 사용하는가? 전통적 접근 방법 보다 프로그램이 짧아지고 유지 보수하기 쉬우며 대부분 정확도가 더 높음(ex 스팸 분류) 데이터 마이닝(data mining) 대용량의 데이터를 분석하여 겉으로 보이지 않던 패턴을 발견하는 기술 차원 축소(dimensionality reduction) 정보를 잃지 않으면서 데이터를 간소화 특성 추출(feature extraction) 원시 데이터.. 2020. 3. 25. CHAPTER 3 입문용 예제 옵션 파생상품의 일종, 미리 결정된 기간 안에 특정기초자산(옵션을 행사할 때 매수/매도의 대상이 되는 상품, 자산, 물체)을 정해진 가격으로 사고 팔 수 있는 권리 콜 옵션(call option)과 풋 옵션(put option)으로 나뉜다. 내재 변동성(implied volatility) 옵션의 가치와 시장가격이 같도록 하는 sigma 현재 시장에 참여하는 투자자들의 합의 가격 현 시점의 옵션 프리미엄에 반영된 변화 추출 옵션의 시장 가격을 나오게 하는 변동성 값 함수의 입력 변수인 변동성 값을 구하는 작업 수치적 최적화 문제 내재 변동성 계산 블랙-숄즈-머튼 모형 옵션 가격 계산 공식 변동성 값을 입력하여 옵션의 가격 계산 가능 $ C(S_t,K,t,T,r,\sigma) = $ $S_t \cdot N(.. 2020. 3. 23. 파이썬을 활용한 금융공학 레시피 ch1~ch4 Chapter 1. 금융공학이란? 금융(finance) - 대가(이자)를 약속하고 돈을 빌려주거나 빌리는 모든 행위 금융공학(financial engineering) - 수학적 방법론을 이용해 금융시장을 분석하거나 투자처를 결정하는 학문 분야 Chapter 2. 돈의 시간가치(time value of money) 시간에 따라 돈의 가치가 달라지는 것 PV(present value) - 현재가치 FV(future value) - 미래가치 (현재가치 x (1+이자율)) 금융 활동은 돈을 빌려주고 돌려받는 일련의 행위가 포함, 또한 이자를 매개로 한 돈의 시간가치가 고려되어야 함 Chapter3. 파이썬 설치 생략 Chapter 4. 주식, 가격, 지수 롱(long) - 매수(buy) 숏(short) - 매도.. 2020. 3. 19. CHAPTER 1_ 왜 금융 분석에 파이썬을 사용하는가 파이썬 고수준 객체지향 인터프리터 언어 동적 의미 구조 고수준의 자료구조, 동적 타이핑, 동적 바인딩 특성 - 고속 응용프로그램 개발에 적합 파이썬의 장점 오픈소스 파이썬, 라이브러리 툴 등 오픈 라이센스 아래 소스 코드를 구할 수 있다. 인터프리터 언어 표준 CPython 런타임시 실행 가능한 바이트 코드로 변환 멀티패러다임 객체지향, 명령형 프로그래밍, 함수형 프로그래밍 등 여러 프로그래밍 구현가능 다목적 저수준의 시스템 기능 구현, 고수준의 해석 업무 모두 이용 가능 크로스 플랫폼 윈도우, 리눅스, 맥 등 대부분에서 사용 가능 동적 타입 정적 선언이 아닌 실행 중에 결정되는 동적 데이터 타입 가비지 콜렉션 자동화된 메모리 관리 과학 기술용 표준 라이브러리 모음 NumPy(http://www.nump.. 2020. 3. 18. 이전 1 ··· 15 16 17 18 19 20 21 다음 반응형
