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금융 전략을 위한 머신러닝: 19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학
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금융 전략을 위한 머신러닝: 19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학

by 김한상, 하리옴 탓샛, 사힐 푸리, 브래드 루카보
December 2021
Beginner to intermediate
468 pages
11h 42m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 금융 전략을 위한 머신러닝: 19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학
162
2
지도 학습
상관관계 차트
24
를 살펴보면 순자산과 수입은 위험 허용 범위와 양의 상관관계가 있다. 결혼
하고 자녀 수가 많아지면 위험 허용 범위가 감소한다. 위험을 감수하려는 의지가 낮아짐에
따라 위험 허용 범위가 감소한다. 연령이 높아지면서 위험 허용과는 긍정적인 관계가 된다.
후이 왕
Hui
Wang
과 셔먼 한나
Sherman
Hanna
의 논문 「
Does
Risk
Tolerance
Decrease
with
Age
?(연령에 따라 위험 허용 범위가 감소하는가?)」에 따르면, 다른 변수가 일정하게 유지
되면 사람들은 연령이 올라가면서 위험 허용 범위가 증가한다 (즉, 연령이 올라갈수록 위험
자산에 투자하는 순자산 비율이 증가한다 ).
24
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163
5
지도 학습: 회귀(시계열 모델)
종합하면, 이러한 변수와 위험 허용 범위의 관계는 직관적인 것으로 보인다.
4.
모델 평가
4.1
훈련 - 테스트 분할
데이터를 훈련셋과 테스트셋으로 분할한다.
Y= dataset3[“TrueRiskTolerance”]
X = dataset3.loc[:, dataset3.columns ...
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유동환, 앨런 B. 다우니

Publisher Resources

ISBN: 9791162245002