강화학습 올인원: 기초, 최신 알고리즘, 실무 활용까지
멀티코어
스스로 판단하고 적응하는 AI, 이제 직접 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 직관적인 설명과 코드로 강화학습의 핵심을 배우고, 금융, 산업 프로젝트를 통해 '실전형 개발자'로 성장하세요.
중급이상
Python, 인공신경망, 강화학습
学習した受講者のレビュー
こんなことが学べます
技術分析理論、技術分析指標などの理論
パンダス基本、バックテスト開発、トレーディングボット開発などのプログラミング
トレーディングボット開発が気になる方は注目！
独自の収益モデルを実装してみてください💸
コース概要📖
資産投資のためのトレーディングボットを作ろう！
アルゴリズムトレーディングのための基本的な技術的分析理論、
オープンAPIの使い方、バックテスト、プログラムの実装などを学びます。
トレーディングボットの開発に必要なリスクと時間を削減します。
私は新しい未来のためにビットコインアルゴリズムトレーディングプログラム（トレーディングボット）を開発しています。多くの試行錯誤を経験し、数回の失敗を経験しました。私のように、独自のトレーディングボットを開発したり開発したい人のためにこの講義を作成しました。私が過去に支払った時間と費用を節約します。
なぜアルゴリズム取引ですか？ 📖
感情と欲に
振り回さない
合理的な投資
人と違って
疲れずに
24時間365日稼働
データ、アルゴリズム
影響が絶対
暗号通貨投資へのガラス
高いボラティリティに応じて
トレーディングシステムとして
高収益期待OK
- アルゴリズムトレーディングは、感情と欲に反することなく合理的に投資することができます。
投資に成功するためには、人の欲望を逆にするトレーディングをしなければなりません。アルゴリズムトレーディングは、プログラムが定められた規則に従って自動的に投資するため、心理的負担から逸脱する可能性があります。 - アルゴリズムトレーディングプログラムは、24時間365日の仕事をする忠実な従業員になります。
他のアルゴリズムを使用したり、より多くの資産に投資するために従業員を雇用するのではなく、プログラムを複製してわずかなロジックを変更するだけです。うまく作ったトレーディングボットは社長の言葉に逆らわない有能なスタッフになります。 - 暗号通貨は基礎資産がないため、データとアルゴリズムの影響が絶対的です。
暗号通貨には分析対象となる基礎資産はありません。投資家が参考にできるのはデータだけです。利点は誰にも同等です。このデータに基づいてアルゴリズムだけをうまく作成すると、収益を得る可能性は他の資産よりはるかに高くなります。 - がん貨幣は、ボラティリティが大きいため、高い収益を得ることができる利点があります。
暗号通貨は、基本的に株式よりもボラティリティの高い資産です。効率的に動作するトレーディングアルゴリズムを開発すれば、プログラムで高収益を得る可能性が高い分野です。
こんな方におすすめです！
✅プログラムを活用して新しい収益モデルを作成したい人
✅データに基づく合理的な投資を希望する方
講義の特徴📖
- 技術的分析のための基礎理論と指標から説明します。
- アップビット取引画面の使い方からオープンAPIの活用方法まで段階的に説明します。
- 実用的なバックテスト技術を説明しています。
- 拡張可能なトレーディングボットサンプルを提供しています。
- バックテストで収益化するアルゴリズムを提供します。
学習内容📖
- 技術分析理論と指標
- トレーディングアルゴリズムの開発に不可欠な基礎理論
- ダウ理論、エリオット波動理論、ワイコフ法などの技術的分析理論
- トレンド、支持線と抵抗線、ダイバージェンス、発振器などの基本用語
- 移動平均（MV）、移動平均収束拡散（MACD）、相対強度指数（RSI）、
- ストキャスティックRSI（StochRSI）、ボリンジャーバンド（Bollinger Bands）、
- 取引量加重平均価格（VWAP）、パラボリックSAR（PSAR）など
- アップビットの使い方
- 国内最大の暗号通貨取引所のアップビット（upbits）を簡単に理解できるように口座を開設することから
- コインの種類、コインの購入、さまざまな画面の使用方法など
- 開発環境設定とパンダス基本
- アルゴリズムトレーディングプログラムを開発するために必要なプログラムと開発ツールの使い方
- データ分析と活用に重要なツールであるパンダスを簡単に扱う方法
- データ収集
- 1分取引データをアップサイトから自動収集する方法
- 収集データファイルの保存と読み込み方法
- 技術指標プログラミング
- 1分取引データ活用技術的指標計算方法、TA(Technical Analysis)パッケージ活用法
- アップビットオープンAPI
- アップビットが提供するオープンAPIの全体的な機能レビュー
- ダイレクトコーディングによるさまざまなマーケティングとルックアップ機能のテスト
- 取引戦略とバックテストとチューニング
- 代表的な取引戦略である逆傾向戦略アルゴリズムの実装
- 収集したデータを活用し、収益が得られるかを仮想的にテスト（バックテスト）
- アルゴリズム最適化のためのグリッドサーチとベイジアン最適化
- トレーディングボットの実装
- データ収集、技術指標計算、その他の共通機能をリサイクル可能なモジュールとして実装
- 逆傾向戦略を利益実現注文と損失最小化注文を活用して実装
注意事項📖
- 十分なテストの後、徐々に投資資産を増やす必要があります。
- 本講義で提供するトレーディングボットを使用して一定期間収益が発生したり、本人が改善したプログラムで収益を得ることもできます。
- ただし、市場の状況が変わると、収益性の高いモデルで直ちに損失が発生する可能性があるため、長期間（3ヶ月以上）十分な実績経験を積んだ後に投資資産を増やすことをお勧めします。
- このレッスンで提供されるrobobitsプログラムは、収益を保証するプログラムではありません。
- 講義を聞いてプログラムをテストして売買になることを確認したのがすべてではありません。
- このレッスンで提供されるrobobitsプログラムは、アルゴリズムトレーディングのための基本的なスケルトンのみを提供します。
- 必ず自分だけのアルゴリズムを作らなければなりません。
- さまざまな技術的分析指標を活用して、独自のアルゴリズムを作成する必要があります。
- 継続的に監視しながらアルゴリズムを最適化することで、収益性の高いモデルを作成できます。
- MacBookユーザーもこの講義を受講するのに問題ありません。ご注意ください。
こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
プログラムを活用して新しい収益モデルを作りたいという情熱のある方
データに基づく合理的な投資をご希望の方
694
受講生
40
受講レビュー
110
回答
4.7
講座評価
3
講座
멀티코어는 프로그래머이자 인공지능 전문가입니다. 프로그래머로서 다양한 분야에서 활동했으며 현재는 기업에서 데이터분석과 강화학습을 활용한 비즈니스 환경 개선 업무를 담당하고 있습니다. 인공지능이 학위를 받은 소수의 전문가만을 위한 영역이 아니라 프로그래머도 충분히 도전할 수 있음을 후배들에게 보여주기 위해 부단히 노력하고 있습니다. "프로그래머를 위한 강화학습"을 집필했습니다.
집필 및 자격사항
개발자 답게 코드로 익히는 강화학습 (2025) / 프리렉
딥페이크 모델 분석을 통한 딥페이크 이미지 분류 개선에 대한 고찰 (2024) / 한국융합보안학회
비트코인 선물 자동매매시스템 집필 (2022) / 프리렉
프로그래머를 위한 강화학습 집필 (2021) / 프리렉
멀티플 DOM 트리를 활용한 브라우저 퍼징기법 연구(2017) / 연세대학교
정보시스템 수석감리원 자격증 취득(2015) / 정보시스템감리협회
컴퓨터시스템응용기술사 (2013) / 한국산업인력공단
기업 및 개인 강의 문의 : multicore.it@gmail.com
カリキュラム
全体
19件 ∙ (8時間 22分)
講座資料（こうぎしりょう）:
授業資料
講座掲載日:
最終更新日:
受講レビュー
全体
26件
4.6
26件の受講レビュー
배코드受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
89% 受講後に作成장점 짧은시간에 많은것을 녹여 넣은 강의이었다. 그만큼 호흡이 짧아 이것저것 짧은시간에 많이 배울수 있었다. 1.기술적분석 이론에서 각 지표에 대한 배경과 설명이 잘되어있어서 설명은 짧은데 필요할부분만 간결하게 설명해서 이해하기 쉬었다. 짧은시간이지만 각지표의 그 숫자와 의미를 알 수 있게 되어서 좋았다. 2.데이터분석라이브라리 판다스의 설명은 알기쉬었다. 3.알고리즘 개선(그리드서치, 베이지안확률)은 이론은 이해를 한거 같은데 뭔가 실제코딩시 생각보다 쉽지는 않았다. 4.실제완성된 코드를 보고 트레이딩봇을 수정하기 쉬었다. 단점 여기서 제공한 장기추세,단기가격변동,단기거래량 관련 알고리즘은 백테스트시 아무리 파라미터를 잘 주고 백테스팅 기간을 늘려보아도 수익이 나지 않음을 확인했다. 트레이딩 전략이 중요한 것을 알게 되었는데 나중에는 트레이딩 전략 관련 강좌가 있었으면 했다.
- 멀티코어知識共有者
안녕하세요 배코드님. 상세한 수강후기에 감사드립니다. 이론 강의 중 불필요한 내용을 줄이고 꼭 필요한 내용만 전달하려 노력을 많이 했습니다. 배코드님 수강 후기를 보니 이런 저의 노력이 효과가 있는 것 같아 많은 힘이 됩니다. 현재 알고리즘 트레이딩관련 다양한 컨텐츠를 준비하고 있습니다. 배코드님의 의견(트레이딩 전략 부분 보완)을 적극 반영해서 보다 좋은 강의를 만들겠습니다. 감사합니다. *볼린저밴드 활용한 알고리즘 강의 추가했습니다. 백테스트로 9개월 동안 약 70% 정도 수익이 발생하는 것을 확인했습니다. 추후 보다 향상된 알고리즘을 개발하고 강의를 추가로 업로드하도록 하겠습니다. *추세적응형 알고리즘 추가했습니다. 백테스트 상으로 볼린저밴드 알고리즘보다 성능이 우수합니다.
- 기후니
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
21% 受講後に作成트레이딩봇이 무엇인지 궁금했는데 강의를 끝까지 보니까 이제 좀 감이옵니다. 볼린저 밴드를 이용하면 수익지 날수도 있다는 생각이 드네요.
- 멀티코어知識共有者
안녕하세요 기후니님. 강의를 수강해주셔서 감사합니다. 볼린저 밴드 외에 다양한 기술적 지표가 있습니다. 업비트 차트 화면에서 여러 기술적 지표를 함께 분석하고, 매매 타이밍을 잘 설명하는 지표를 찾는 것이 중요합니다. 이 부분이 알고리즘 트레이딩의 시작입니다. 이 지표들을 사용해서 알고리즘을 만든 다음 백테스트를 통해 알고리즘을 검증하고 이것을 트레이딩 봇에 녹여 내시면 됩니다. 앞으로 좋은 결과 있기를 바라겠습니다. 감사합니다.
- 바게트
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
5
16% 受講後に作成비트코인 자동매매 강의를 찾고 있었던 중 발견한 강의입니다. 다른 강의는 이론 설명 위주인데, 이 강의는 실제 트레이딩 봇 처럼 동작하는 프로그램을 제공한다는 특징이 있습니다. 트레이딩 기법을 조금 연구해보면 성과가 날지도 모르겠습니다. 추가로 올려주신 볼린저 밴드 트레이딩 기법은 매매가 자주 일어나지 않아 조금 답답한 느낌이 있습니다. 매매 시간을 조금 줄일 수 있는 방법이 있을까요? 이 프로그램을 주식 쪽에서 응용해서 쓸수 있을 것 같다는 생각도 드네요. 사용자 화면을 별도로 개발하지 않는 것이 시간을 줄여준다는 장점이 있는 듯 하지만, 다른 한편으로는 조금 답답한 느낌이 들기도 합니다. 어쨓든 재미있는 강의였습니다.
- 멀티코어知識共有者
안녕하세요 바게트님. 강의 수강해 주시고 좋은 의견 주셔서 감사합니다. 먼저 볼린저 밴드 트레이딩 기법 관련해서 말씀 드리겠습니다. 볼린저 밴드 기법은 태생적으로 매매가 자주 일어나지 않습니다. 자산 가격이 밴드 하단으로 내려오는 경우가 많지 않고, 코드에서는 120분 가중이동평균이 240분 가중이동평균보다 큰 타이밍에서 현재 가격이 밴드 하단으로 내려오는 경우에 매수하고 있습니다. 이런 경우는 더욱 드믈게 발생합니다. 빈번한 매매보다는 정확한 타이밍에 매수를 하자는 것이 볼린저 밴드 트레이딩 기법의 핵심입니다. 다만 손절 및 익절 비율을 조금 낮추시면 매매 시간을 조금 줄일 수 있을 것 같습니다. 다음으로 UI와 관련된 의견을 주셨는데요, 강의를 처음 만들 때 저도 이 부분을 고민했었습니다. UI가 있으면 편하기는 하지만, 파이썬 UI에 익숙하지 않으신 분들이 배우시기에는 아무래도 시간이 많이 걸리고 개발 또한 많은 노력이 들어갑니다. 그래서 UI 보다는 알고리즘에 집중하자는 생각을 했습니다. 본격적인 UI 개발은 다음 강의에서 추가할까 생각하고 있습니다. UI를 제공한다는 것은 UI를 통해 데이터수집, 백테스트, 다양한 알고리즘 옵션관리, 코인 선택 등 사용자가 편리하게 사용할 많은 기능을 제공해야합니다. 따라서 초급이 아닌 중고급 대상 강의를 만들어야 할 것 같습니다. 바게트님 좋은 의견에 다시한번 감사드립니다. 항상 노력하는 자세로 수강생님들께 도움이 되는 강의로 발전시키겠습니다.
- 김동혁
受講レビュー 20
∙
平均評価 4.8
5
100% 受講後に作成이 강의를 거의 4번 넘게 들었습니다. 처음에는 이해를 하지 못해서 강의가 너무 어려웠습니다. 근데 강의내용을 속독하고, 컨셉만 듣고 제가 다 구현을 해보니 진정 내 것이 되더라고요. 아마 많은 분들이 백테스트 초기부분에 막힐거라고 생각합니다.(직접 시간 오래 들여서 본인이 구현해봐야됨) (저같은경우 해당 백테스트부분에서 이것저것하다보니 거의 1주일 넘게 백테스트만 한 부분도 있고 많은 것을 생각할 수 있는 좋은 기회였습니다.) 다시 보고 다시 보니 이 강의가 참 다른 강의에 비해서 알찼습니다. 다른 코인이나 주식강의는 별 내용도 없는데 가격은 진짜 드럽게 비쌉니다. 근데 이 강의는 기본 지표설명을 상세하게 해주고 백테스트를 하는 방법, 그리고 실제 코인시장에 적용하는 방법까지 다 가르쳐줍니다. 이 강의를 듣고 드는 생각은 역시 TA에 대해서 공부하게됩니다. TA를 잘해야 전략을 세우고, 그것을 봇으로 만들 수 있습니다. 저같은 경우 이 강의 완강 후 더이상 프로그래밍적으로는 할게 없다고 생각하여(봇만드는 것) TA를 단련할려고 바이낸스에서 선물하고 있습니다. (추후 저만의 봇을 만들기 위해서 DJANGO 공부중입니다) 혹시 추후 강의가 나온다면 TA위주의 강의가 나왔으면 하네요.(그리고 바이낸스에서 선물 봇이랑요) 감사합니다.
- 멀티코어知識共有者
안녕하세요 김동혁님. 후기를 보니 그 동안 실력이 많이 향상되신것 같네요. 올바른 방향으로 가시는 것 같습니다. 알고리즘 트레이딩의 핵심은 기술적 지표입니다. 저도 처음에는 다양한 방식(통계, 머신러닝, 인공신경망 등)으로 알고리즘을 만들어 봤지만, 기술적 지표를 활용한 알고리즘이 가장 효율적이었습니다. 기술적지표를 파이썬으로 사용하기 쉽게 구현한 것이 TA(Technical Analysis)입니다. TA를 깊게 공부하면 보다 수익률이 높은 알고리즘을 만들 수 있을 겁니다. 지금 선물을 하고 계신다고 했는데, 저도 비트코인 현물(업비트)과 선물(바이낸스)을 동시에 투자하고 있습니다. 선물은 이론적으로 long/short opsition을 활용해서 상승장과 하락장에 모두 수익을 거둘 수 있지만, 실제로 투자해보면 그렇지 않은 경우가 많습니다. 오히려 현물 투자가 수익률이 좋은 경우도 많이 있습니다. 물론, 이것은 알고리즘과 어떤 상품에 투자하냐에 따른 문제이기도 합니다. 하지만 선물의 경우 레버리지를 많이 사용할 때 계좌 청산의 위험이 있고, 법적인 문제가 해결되지 않은 상태입니다. 다음 기사를 참고하시면 판단에 도움이 될 것 같습니다. https://www.coindeskkorea.com/news/articleView.html?idxno=75446 김동혁님께서 TA에 대한 추가 강의를 요청하셨는데, 개정판 강의 때 고려해 보겠습니다. 알고리즘 트레이딩에 대한 강의를 처음 만들다보니 저도 아쉬운 부분이 많이 있습니다. 수강생 분들의 의견을 경청해서 보다 좋은 강의를 만들도록 하겠습니다. 김동혁님 성투를 기원하겠습니다. 감사합니다.
￥6,556
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