Data Analysis for Investment & Control

지난 주말 아르헨티나에서 열린 G20 정상회담 중 미중 간의 두 정상이 무역 전쟁에 대한 협상을 위해 만나는 자리를 가졌다. 11월 초부터 트럼프와 시진핑의 전화 통화로 협상 진전이 있을 거란 기대감이 한달 내내 느껴졌으나 양국의 입장 차이가 근본적으로 빠른 시일 내에 결론지어지기 힘든 주제일 뿐만 아니라 각자의 입장에서는 절대 포기하거나 들어줄 수 없는 문제이기에 불확실성이 있을 수 밖에 없는 상황이었다. 이에 관한 이전 포스팅을 참고하자. >> 미중무역 협상은 이루어질 것인가? 일요일 오전에는 마침내 휴전한다는 제스처가 나와 많은 뉴스 기사나 투자 카페와 같은 데에서는 앞으로 증시가 상승할 것이다라는 내용이 주류를 이루는 분위기가 만들어졌다. 하지만 막상 미중 양국이 각자 발표한 내용을 종합해 보면 ..

클러스터링 기법 중에 대표되는 것으로 다차원 입력 데이터를 어떻게 어떤 그룹에 속하게 할지에 대한 문제를 다룬다. 데이터의 집합을 정의하자. N개로 이루어져 있는 데이터를 K개의 클러스터로 분류하려고 한다(물론 K는 미리 지정한다). K개의 클러스터 정 중앙에 놓여 있는 값을 μk라고 표기 한다. K-means 클러스터링의 아이디어는 K개의 mean(중앙 값)을 이용해 클러스터링 하는 것이다. μk와 이에 속하는 클러스터 데이터 사이의 거리의 총합은 클러스터에 속하지 않는 데이터 사이의 거리의 총합보다 작다. 그러므로 우리의 목표는 주어진 데이터 집합으로부터 이러한 중심 μk의 값을 결정하는 것이다. N개의 데이터를 K개의 클러스터로 구분지어 Sk = {S1, S2, ... SK}의 데이터 집합으로 구분..

1. Classifications - SVM- Bagged Decision Trees- K-nearest neighbor- Naïve Bayes- Discriminant Models- CNN - RNN & LSTM 2. Regressions - Linear Regression- Nonlinear Regression- Stepwise Regression- Regularization- Adaptive neuro-fuzzy 3. Clustering - K-means clustering- Hierarchical clustering- Gaussian Mixture Model- Hidden Markov Models- Self-organizing Map- Fuzzy C-means clustering- Subtract..

인공지능 분야에서 불확실성은 중요한 개념 중 하나이다. 데이터가 충분하지 못하거나 노이즈가 포함된 체로 데이터 처리를 해야할 경우가 많기 때문에 이를 가능하면 정확하고 정량적으로 표현을 해야하기 때문이다. 확률 이론은 이를 위한 수학적인 툴을 제공한다. 표현 방식은 다음과 같이 쓸 수 있다. 어떤 사건 X가 발생할 확률을 의미한다. X가 발생할 가능성이 전혀 없다면 0, 모든 케이스에 대해 발생한다면 1이 된다. 동전을 100번 던졌을 때 앞면이 나오는 경우가 53번이었다면 p(X=앞면) = 0.53이 된다. 조건부 확률, Conditional Probability 어떤 일이 발생할 확률이 두 가지 이상의 종류로 구분지어지는 경우를 알아보자. (조건부 확률에 대한 적당한 예제 - 동전과 주사위를 동시에 ..

Gaussian Mixture Model, 이하 GMM은 클러스터링 방법 중 하나로 데이터의 군집을 가우시안 모델로 표현하는 기법이다. 가우시안 모델의 평균과 분산(μ와 σ)으로부터 군집의 특성을 알 수 있다. 데이터의 분포로부터 가우시안 분포를 선형 결합한 형태라는 가정에서 처리를 한다. GMM에 대한 설명은 아래 블로그에서 그 개념을 잘 설명하고 있다. >> 수식없이 이해하는 Gaussian Mixture Model 먼저 다음과 같이 주어졌다고 하자. 데이터 군집 수 : K각 군집의 평균과 분산 : μk = {μ1, μ2, ..., μK}, σk = {σ1, σ2, ..., σK}표본 데이터 수 : N표본 데이터 xn = {x1, x2, ... xN} 입력 데이터에 대한 확률 분포 함수를 다음과 같이..

미국과 중국 사이의 긴장감이 향후 수개월 동안은 지속되리라 여겨왔던 차에 11월 2일 새벽부터 상황을 반전시키는 소식이 전해져 왔다. 트럼프와 시진핑이 전화를 통해 양국 무역 분쟁에 관해 좋은 의견을 교환했다면서 향후 미중 무역 협상이 이루어질 수도 있음을 시사했다. 더욱이 트럼프는 각료들에게 미중 무역협상을 위한 합의안 초안을 작성하게 지시했다는 소식을 알려 한동안 시장이 상승 압력을 받을 수 있도록 요인을 제공했다. 그렇지만, 며칠 전까지만 하더라도 공격적인 자세로 전방위 압력을 가하던 양국이 이처럼 순식간에 돌변할 수 있는 배경에는 무엇이 있었을까를 고민해보지 않을 수 없다. 최근에 달러당 위안화 환율이 7 CNY/USD를 넘기 바로 직전이었고, 중국 증시 폭락에 대비해 대규모 부양 정책을 공표한지..

독일의 폭스바겐과 일본의 도요타 등과 합자한 기업으로 유명하며, 중국 최초의 자동차 회사이자 최대 자동차 회사인 중국제일자동차그룹(FAW)이 중국 공상은행 등 18곳의 은행에서 모두 1440억 달러(약 165조 원, 약 1조 위안) 규모의 신용을 받게 되는 것으로 나타났다. 2017년 매출액은 279.02억 위안(약 4조 5,753억 원)으로 이번에 한도를 설정한 대출 규모는 2017년도 매출의 35배가 넘는 수준이다. 기사에는 대출 목적에 대해 다양한 해석이 나오고 있다. 자동차 산업의 구제금융적 성격이라거나 FAW가 주축이 되어 정부 지원금을 중소형 자동차 회사들을 인수합병하거나 구제하기 위해서 대출을 받은 것이라는 등의 이유이다. >> China carmaker FAW sets up $144bn l..

최근에 중국 증시가 하락하고 있는 원인은 여러가지가 있겠지만 비교적 최근에 거론된 리스크와 정책들에 대해 짚고 넘어가야 할 시점인 것 같다. 중국 상해지수는 올해 연초에 3348.33에서 2018년 10월 26일 기준 2598.85 포인트로 약 22.4% 하락했다(같은 기간 한국 코스피 지수는 2479.65에서 2027.15 포인트로 약 18.25% 하락). 미중 무역전쟁과 중국 기업의 회사채 디폴트 우려, 지방정부의 숨겨진 부채 등 리스크 요인이 많지만 최근에 거론된 것 중 하나는 기업이 은행권에 돈을 빌리기 위해 활용한 주식담보 대출에 관한 것이다. 아래 그림은 신용등급 AAA인 회사와 AA+인 회사의 1년 이내 단기 회사채 금리추이다. 올해 들어서 금리가 급등한 것을 볼 수 있으며, 최근에는 더욱더..

2008년 미국 서브프라임 금융 위기 후, 미국은 양적 완화를 통해 시장에 유동성(돈)을 공급하여 기업들이 사업을 더 잘 할 수 있도록 여건을 마련하는데 노력했다. 첨단 기술의 육성과 리쇼어링으로 미국 제조업을 부활시키려는 노력 그리고 셰일 혁명으로 이루어낸 에너지 자급 등.. 이러한 일련의 노력으로 약 10년이 지난 지금 미국 경제 상황은 완전 고용 상태라고 할만큼 실업률도 줄어들었고 시장은 활기를 띄고 있다. 다른나라는 어떠한가.. MBS, CDO 등을 유럽 은행들도 가지고 있었던 바람에 유럽 경제까지 미국 서브프라임 사태에 희생되어야 했으므로 EU도 마찬가지로 양적완화를 통한 경기 부양책을 시작하게 되었다. 아시아도 마찬가지로 일본과 한국 등의 나라에서 저금리 정책을 시작해서 시장에 유동성을 공급하..

이 포스팅은 중국의 금융/경제 상황을 모니터링하여 앞으로 다가올 경제 위기를 예측하기 위한 글입니다.따라서, 무엇인가 이슈가 발생할 때마 내용이 업데이트 될 것임을 알려드립니다. 중국의 대내/대외 금융 환경 인터넷에서 찾아본 각종 자료를 참고하여 내가 대략적으로 그려본 중국의 현재 금융 상황은 아래의 그림과 같다. 소위 그림자 금융이라고 불리우는 복잡하여 자금 출처 및 사용처를 알기 어렵다는 돈의 흐름을 추적하기 위해 국제결제은행(BIS)에서 발행한 문서를 참고하여 위의 그림을 만들었다. 물론 그림 상으로는 상당히 축약한 내용이며 현재 진행 중인 트럼프와의 무역 전쟁 그리고 경제위기 조짐이 만연한 아르헨티나 터키 등 신흥 국가의 상황을 동시에 면밀히 검토해야 중국이 처한 제대로 된 상황을 알 수 있을 것..