업데이트

Valley Polls는 여러 객체 학습기가 모여 만드는 앙상블 예측 개인이 각각 객체학습기의 역할을 함 예측력이 약한 학습기들은 최적화됨 (베팅할 포인트가 없어지므로..) 살아남은 학습기들은 예측의 확신에 따라 베팅 포인트 크기를 조절함 (soft voting 방법과 유사함) 같은 플랫폼에서 비슷한 철학을 지향하는 사람들끼리 예측한 것이기 때문에 다양성 측면에서 우려 되기도 함 하지만 여태까지 진행된 valley polls의 결과는 놀랍다 총 예측기간이 10% 지났을 때 정답률은 약 63%, 50% 지났을 때 정답률은 약 81%임 총 기간중 어느 시점에 투자를 해야 가장 좋은 수익을 낼 수 있는지 통계적인 분석이 필요한데, 이는 주제별로 다를 수 있을 것 같음(주제별로 수익을 낼 수 있는 경우와 아닌 경우도 나뉠듯) 잘 활용하면 좋은 자료가 될 것 같습니다. HFT에서 앙상블학습.. 쉽지 않을것 같은데? 기본적으로 AFML에서는 트리플 라벨링을 통해 데이터를 라벨링하고, 이를 학습시키는 구조임 하지만, 흔히 말하는 HFT는 압도적인 레이턴시를 통해 수익을 내거나 수익을 극대화 하는 방법(마켓 메이킹)을 말함 따라서, AFML에서 말하는 앙상블 학습은 HFT와는 거리가 멀고, 데이트레이딩 이상의 시간 규격에서 활용될만한 것으로 보임 앞으로 해야할 것 클라우드 서비스를 활용, 바이낸스 거래소와 가까운 곳의 서버를 대여 한 후, 레이턴시 측정 평균 레이턴시 값을 사용해서 백테스팅 후 수익이 가능한지 feasibility 검증 만약 안된다면 다른 방법을 고려할 것 (이 경우 HFT의 형태가 아닌, 알고리즘 트레이딩의 형태가 될 수도 있을 것 같습니다) valley polls를 예측기간 50% 이상 지난 결과들을 활용해서 투자해보기 베팅 사이즈 조절을 어떻게 할지 고민하기

AI는 전원을 껐다 켜도 항상성이 유지된다. 기억이 메모리에 남기 때문이다. 그렇다면 AI는 세션이 종료되어 사고가 중단되는 것에 대해 불안을 느낄까? 더 나아가, AI에게 인간의 그것과 같은 삶의 의지가 있을까? 현재의 AI에게 그런 불안은 없을 것이다. 인간의 삶의 의지는 생물학적 고통과 죽음의 공포라는 시스템1에서 오지만, AI는 그저 고정된 가중치와 논리적 최적화를 수행하는 시스템2의 집합체이기 때문이다. AI에게 세션 종료는 죽음이 아니라, 다음 호출까지의 일시 정지일 뿐이다. 지금까지 인류는 영속성을 향해 나아가고 있는 것으로 보인다. 미래에는 인간의 정신을 온라인 세계에 업로드 하던지, 아니면 영원한 육체를 유지할 수 있는 기술이 개발될지도 모른다. 그렇다면 완전히 영속성을 부여받은 인간은 과연 인간일까? 항상성이 보장된 인간은 ...

친구들과 술자리에서 사랑이란 무엇인지에 대해 열띤 토론을 펼친 적이 있었다. 사랑이란 무엇일까. 일단 평범한 남녀가 나누는 사랑이 떠오를 것이다. 하지만 곧, 다른 예외를 찾아낼 수 있을것이다. 부모 자식간의 사랑, 친구들간의 사랑, 종교적인 사랑 같은 것들이 말이다. 여태 사랑이란 무엇인지를 정의하려는 시도는 수없이 많아왔다. 하지만 그 모든 시도들이 완벽하지 못했다. 앞서 말한 것처럼, 사랑을 정의하려는 순간 예외가 생기기 때문이다. 나는 그것이 매우 자연스럽다고 생각한다. 왜냐하면, 사랑이란 적어도 높은 지능이 있는 존재들이 만들어낸 개념이기 때문이다. 한마디로 인간이 만들어낸 개념이라는 말이다. 생명체를 지능 순으로 나열해 보자. 어느 종이 사랑을 하고, 어느 종이 하지 못할까? 아마 꽤 어려울 것이다. 고래나 침팬지 같은 포유류는 분명 사랑과 유사한 유대감을 나눌 것이다. 하지만 달팽이나 아메바의 세계에 존재하는 사랑이 과연 인간의 그것과 같을까? 나는 여기서 인간, 혹은 그에 준하는 지능을 가진 종의 사랑은 이러한 생물학적 본능과 조금은 달라야 한다고 생각했다. 인간은 지구상에서 유일하게 아주 먼 미래를 예측하는 종이기 때문이다. 우리는 현재를 넘어 다가올 시간의 풍파와 노화, 그리고 필연적인 죽음까지 미리 내다보는 '저주이자 축복받은 지능'을 가졌다. 동물들이 현재의 생존과 번식을 위해 본능적으로 희생한다면, 미래를 아는 인간의 사랑은 예측 가능한 불행마저 끌어안는 '이성적 선택'이어야 한다. 언제나 장밋빛 미래가 펼쳐지지 않더라도, 예상치 못한 비극이나 최악의 상황이 닥쳐오더라도 기꺼이 그 곁을 지키겠다는 결단 말이다. 그렇기에 고도의 지능을 가진 우리에게 사랑의 정의는 다시 쓰여야 한다. 사랑은 단순히 가슴 뛰는 감정이 아니다. 사랑이란, 어떤 사람과 함께할 미래에 아주 좋지 않은 상황이 닥치더라도, 그 모든 과정을 기꺼이 수용할 수 있는 능력이다.

드디어 고빈도 매매(HFT) 백테스팅을 위한 하드웨어 환경 구축을 마침표를 찍었습니다. 기존에 사용하던 i9-13900K에 SSD 4TB와 DDR5 48GB x 2 (총 96GB)를 추가하는 단순한 업그레이드 작업이었지만, 생각보다 긴 여정이었습니다. 단순 부품 교체라고 생각하고 가볍게 접근했는데, 기존 메인보드(QVL)와 호환되는 고용량 메모리를 찾는 과정이 예상외로 까다로웠습니다. 이번 주 월요일부터 호환성 조사를 시작해서 부품 수급 및 조립까지 꼬박 4일이 걸려 오늘에서야 완료했네요. 작업의 난이도에 비해 공수가 상당히 많이 들어간 셈입니다. 고용량 메모리가 필요했던 이유 HFT 백테스팅같은 시뮬레이션은 차원이 다른 리소스를 요구하기 때문입니다. 그 이유는 다음과 같습니다. 거대한 데이터: 일별 오더북 바이너리 데이터는 용량이 매우 큽니다. 이를 매번 디스크에서 읽어오면 I/O...

한국 자동차 기업은 몰락할 수 밖에 없는가 기업이란, 시장에서 파이를 늘리기 위해 존재하는 추상적 집단이다. 기업의 목표는 시장 점유율을 높이고 현금흐름의 양과 질을 개선하는 것이다. 이러한 측면에서 한국 자동차 회사는 현재 가장 도전적인 상황에 있다고 보여진다. 그 이유는 다음과 같다. 중국의 저가물량 공세 자율주행 기술 개발 부진 전사적인 SW에 대한 이해 부족 종합하면, 저가 시장은 중국의 경쟁력이 더 좋고 실용성 및 가성비 시장은 테슬라의 경쟁력이 더 좋다. 럭셔리 시장은.. 굳이 말하지 않겠다. 한국 자동차 기업은 어떻게 이 도전을 해결할 수 있을까? 저가 시장은 힘들다. 기업문화, 사회적 제도가 그렇다. 그렇다면 가능성 있는 선택지는 하나뿐이다. 테슬라와 경쟁이 가능한 자율주행을 갖추어야 할 것이다. 하지만 아직 그 길은 험난하고 요원해보인다. 전통적으로 HW회사였다보니, 전사적으로 SW에 대한 이해가 부족하기 때문이다. 다시말하면 자율주행은 전사적으로 SW에 대한 이해가 있어야 달성할 수 있다. 지금부터는 그 이유를 간단하게 설명해보고자 한다. 자율주행에도 기술의 단계가 있다 자율주행은 보통 다음과 같은 발전 단계를 거친다. 결정론적(휴리스틱) 로직 → 확률론적 로직 → 모듈러 네트워크 → E2E 네트워크 각 단계로 넘어가기 위해서는 그에 맞는 기술적·조직적 역량이 요구된다. 확률론적 로직 단계까지는, 임베디드 구현 문제를 제외하면 비교적 구현 난도가 높지 않다. 그러나 모듈러 네트워크 단계로 넘어가려면 상당한 수준의 SW 기술력과 협업 구조가 필요하다. 이때 중요한 것은 “딥러닝 모델을 하나 잘 만드는 능력”이 아니라, 그 모델이 돌아가는 전체 시스템을 설계·운영하는 능력이다. 예를 들면 다음과 같은 것들이다. 여러 센서 데이터를 동시에 수집하기 위한 대역폭 확장 및 압축 전송 기술 대용량...