[WorldQuant 초보자를 위한] Description Embedding을 이용한 Searching Space 축소하기

안녕하세요, 주식은 골아파덕입니다. WorldQuant Brain 플랫폼 알파 리서치를 할 때 생기는 모든 고민은 사실 하나로 수렴합니다.

[어떻게 해야 효율적으로 알파를 찾을 수 있을까?] 효율적으로 알파를 찾기 위해서 좋은 Alpha Expression을 찾는 것도 중요하지만, 적은 효용의 Datafield를 제외하거나 중복되는 Exposure을 갖는 Datafield들을 축소시키는 것이 필요합니다.

이번 포스팅에서는 [Description Embedding을 이용한 Searching Space 축소하기]라는 주제로 글을 작성해봅니다. 먼저 무시무시하게 생긴 영어 단어부터 간략하게 정리해보겠습니다.

Description Embedding -> 각 데이터필드가 가지고 있는 자연어 요약(Description)을 벡터화하는 과정 Searching Space -> 우리가 만드는 알파 표현식들의 집합(Alpha Expression Pool) 그렇다면 왜 자연어를 벡터화, 임베딩(Embed...

요청 처리 중입니다...

[WorldQuant 초보자를 위한] Description Embedding을 이용한 Searching Space 축소하기

등록된 다른 글