* 공부한 것을 정리한 글이므로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. * 더 좋은 방법 또는 틀린부분이 발견될 시 계속 수정하며 업데이트 할 예정입니다. 안녕하세요 오늘은 확률의 기초 표본공간과 사건에 대해 정리해보려 합니다. 최근 모델들을 보면 정확한 예측값을 도출하는 결정론적(Deterministic)한 방식에서 시계열의 확률분포를 추정하여 해당분포에서 예측값을 도출하는 방식을 많이 사용하고 있습니다. 이를 위해 데이터분포에 대한 포스팅을 하기 전 확률 공리에 대한 기본개념을 정리해보려고 합니다! 표본공간의 개념에 대해 알고 나면 확률변수,확률분포를 이해할 때 좋은 것 같습니다. *표본공간(S) 표본공간은 어떤 실험에서 나올 수 있는 모든 사건의 집합을 의미합니다. 예를 들어 동전을 한번 던지면 앞면(H)..

기회가 생겨서 스타트업 IR 발표회를 다녀왔던 경험을 한번 기록해 볼까 합니다 ! 사실 금융권을 준비했었을 때 부터 VC가 하고 싶었고 기발한 스타트업에 관심이 많았었습니다. 스타트업의 잠재가치를 찾아 투자하고 기업과 같이 성장해 나가는 일이 멋있어 보였습니다. 당일 아침 통보 받고 IR 발표회를 갔지만 가길 잘했단 생각이 들었습니다. 일반 직원이 경험하지 못할 여러 스타트업들의 발표와 VC들을 볼 수 있는 자리였기 때문입니다. 커다란 대형 홀을 빌려서 진행했고 16개 기업이 8분씩 발표를 진행하였습니다. 맛있는 커피와 케이크를 먹으며 발표를 들을 수 있었습니다 ㅎㅎ 여러 스타트업의 발표를 들으며 많은 것을 느낄 수 있었는데 일단 첫번째로 창업하신 분들은 대부분 10년 넘게 대기업에서 근무하셨던 분들 혹..

* 경험한 것을 정리한 글이므로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. * 더 좋은 방법 또는 틀린부분이 발견될 시 계속 수정하며 업데이트 할 예정입니다. 안녕하세요 이번 포스팅엔 제가 6개월 동안 삽질했던 경험을 적어보려 합니다! 예전에는머신러닝, 딥러닝 모델을 돌리면서 내가 뭘 하는지 모르겠다 라는 생각이 많이 들었었는데 이번 계기로 뭘 해야하는지 시계열에 있어서는 좀 확실해 진 것 같습니다. 맡았던 일은 주 단위 10년치 (500개 정도) 금융시계열 6개월 예측이었습니다. 계절성이 어느 정도 있고 변동성이 일정한 편이어서 할만한가 싶었는데 코로나 이후에 변동성이 급격하게 증가해서 결국 300~400개 데이터를 사용하게 되었습니다. 정리하자면 1) 코로나 이전: 추세가 있고, 계절성 존재, 변동폭이 대체적으..

* 공부한 것을 정리한 글이므로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. * 더 좋은 방법 또는 틀린부분이 발견될 시 계속 수정하며 업데이트 할 예정입니다. 시계열 데이터를 다루다 보면 한달 전 , 한달 후, 두달 후 또는 마지막 주 금요일과 같이 특정 날짜를 구해야 할 때가 있습니다. 인덱스가 날짜다 보니 정확히 같은 날짜여야 제대로 된 분석, 예측이 가능하기에 그런 것 같습니다 제가 해결하려고 용썼던 결과들을 간단하게 정리해보도록 하겠습니다. 기준 날짜는 2022년 11월 30일로 하겠습니다. import pandas as pd date = pd.to_datetime("2022-11-30") date (1) 한달 전 날짜 구하기 dateutil 모듈의 relativedelta 함수를 사용하면 편리합니다. re..