인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요 poiuy1709님.

강의를 수강해주셔서 감사합니다.

그리드 서치(Grid Search)와 강화학습(Reinforcement Learning)은 모두 최적의 자산배분 전략을 찾는 데 사용될 수 있지만, 근본적인 접근 방식과 의사결정 과정에서 큰 차이를 보입니다.

그리드 서치 방식

그리드 서치는 미리 정해진 특정 기간 동안의 자산배분 비율을 고정해두고, 이 비율들을 조합하여 백테스트를 수행합니다. 예를 들어, 주식 50%, 채권 50%의 비율부터 주식 60%, 채권 40% 등 여러 비율을 시뮬레이션해본 뒤, 특정 지표(예: 수익률, 샤프 비율 등)가 가장 높은 조합을 찾아냅니다.

강화학습 방식

강화학습은 환경(주식, 채권 시장 등)과 상호작용하며 보상(Reward)을 극대화하는 행동(자산배분 비율 조정)을 학습하는 방식입니다. 여기서 핵심은 다음과 같습니다.

동적인 의사결정: 그리드 서치처럼 미리 정해진 고정 비율을 찾는 것이 아니라, 시장 상황의 변화에 따라 실시간으로 최적의 자산배분 비율을 결정합니다. 에이전트(Agent)는 매 리밸런싱 시점마다 현재 시장의 상태(State)를 관찰하고, 과거의 경험을 바탕으로 다음 행동(Action)을 결정합니다.

보상 기반 학습: 에이전트는 특정 행동을 취했을 때 얻는 보상을 통해 학습합니다. 예를 들어, 시장 상승기에 주식 비중을 늘리는 행동이 높은 수익률(긍정적 보상)로 이어진다면, 에이전트는 그러한 행동을 반복하게 됩니다. 반대로 손실이 발생하면(부정적 보상), 그러한 행동을 피하는 방향으로 학습이 이루어집니다.

장기적 목표: 강화학습은 당장의 수익률뿐만 아니라, 장기적인 누적 보상을 최대화하는 것을 목표로 합니다. 따라서 단기적인 변동성에 휘둘리지 않고, 시장의 장기적인 추세나 경향을 고려하여 리밸런싱 비율을 결정하는 경향이 있습니다.

강화학습이 가진 의미

말씀하신 대로, 강화학습은 리밸런싱 시기마다 자산 등락 경향을 참고하여 다음 최적의 리밸런싱 비율을 구하는 것이 맞습니다. 예를 들어, 강화학습 모델은 과거 데이터를 통해 시장 하락기에 채권 비중을 늘리고, 상승기에 주식 비중을 늘리는 패턴을 스스로 학습할 수 있습니다.

요약하면, 그리드 서치가 과거의 정적인 최적값을 찾는다면, 강화학습은 변화하는 시장 상황에 능동적으로 반응하며 실시간으로 최적의 의사결정을 내리는 방법을 학습합니다. 즉, 강화학습 모델은 단순히 과거의 패턴을 찾는 것을 넘어, 시장의 동적인 변화에 적응하는 자율적인 투자 전략을 만들어낼 수 있다는 점에서 큰 의미를 가집니다.

감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

아래와 같은 질문에서 강화학습을 이용한 자산 배분 전략과 기존의 Grid Search를 활용한 백테스트 접근의 차이를 설명해 드리겠습니다.

1. Grid Search 방식의 백테스트:

   • 이 방법은 자산 배분 비율을 여러 조합으로 나누어 각각에 대해 테스트를 진행한 후 최적의 성과를 보이는 비율 조합을 찾는 접근입니다.
     
   • 주로 일정한 시점에 모든 자산에 대해 정해진 비율로 리밸런싱하는 구조를 사용합니다.
     
   • 이는 과거의 데이터를 기반으로 강하게 조정을 최적화하므로, 과거와 미래의 시장 상황이 크게 차이날 경우 최적화된 비율이 미래에 적용되지 않을 수 있습니다.
     

2. 강화학습을 활용한 접근:

   • 강화학습 모델은 에이전트가 활성적으로 환경과 상호작용하면서 학습하여 방대한 조합의 행동 공간에서 시간에 따른 변화를 학습합니다.
     
   • 실시간으로 시장의 변화에 적응하며, 경험을 통해 최적의 투자를 결정할 수 있도록 설계됩니다.
     
   • 이는 실제 시장에서 포착한 상태 정보를 기반으로 미래의 변화에 더 잘 적응할 수 있게 해줍니다.
     

두 접근 간의 주요 차이점은 강화학습은 보다 역동적으로 환경 변화를 인식하고 반응할 수 있도록 설계된 반면, Grid Search 방식은 미리 설정된 규칙에 따라 정적인 최적화를 수행한다는 것입니다.

관련된 기존의 질문과 답변을 참고하시면, 더 구체적인 이해에 도움이 될 수 있습니다.
강화학습, 머신러닝에 관심 있는 웹 개발자입니다. 수학적 난이도 때문에 실무 활용이 고민됩니다.

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