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統一編號 206-87-09615
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장윤태
청각 장애를 극복하며 이해와 존중의 자세를 길렀고, 적극적인 사회생활을 통해 친화력을 키웠습니다. 신중함과 신속함의 균형을 맞추며 금융과 퀀트 투자에 관심을 갖고 연구했습니다. 금융 AI, 포트폴리오 최적화, 퀀트 리서치 및 데이터 엔지니어링 경험을 쌓으며 실무 역량을 길렀습니다. 다양한 팀 활동을 통해 문제 해결 능력과 협업 역량도 함께 키웠습니다.
經歷
개발자
버킷히어로(주)
1. 금융 대체 데이터(팟캐스트, Tegus) 크롤링 및 SQL에 적재 2. API 이용해 서버 간의 데이터 통신 파이프라인 및 서비스 구축 3. 다양한 브로커리지 및 벤더사의 티커 매핑 서비스 구축
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1. 정량적으로 적용할 수 있는 롱숏 전략 리서치 (기술적 지표를 활용한 페어트레이딩의 진입 및 청산 시점 파악) 2. 투자 중인 전략 추적 및 관련 지표를 확인할 수 있는 웹대시보드 제작 3. 메자닌 델타 계산 및 조정 4. 시장 및 펀드 데이터를 SQL에 수집 및 관리 5. 데이터 관리 및 펀드 리포트 수치 산출을 Python으로 자동화
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1. 고전적 통계량, 기계학습을 이용해 자산군 간의 관계 및 구조를 규명한 논문 리서치 2. 시계열 데이터의 단점을 보완하기 위한 그래프뉴럴네트워크를 이용한 자산군 증강 데이터 생성 연구 및 2저자로 논문 작성 (Encoding Temporal Statistical-space Priors via Augmented Representation - IJCAI 2024 STRL) 3. 상품 트레이딩에 고연산비용의 강화학습을 적용하기 위한 효율적 기법 연구 및 1저자로 논문 작성 (Curriculum Learning and Imitation Learning for Model-free Control on Financial Time-series - AAAI 2024 AI4TS)
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1. 기계학습을 이용해 금융 데이터를 예측하고자 한 논문 리서치 2. 전략 구현 시 주문 집행을 테스트해볼 수 있는 생성모델 기반의 시장미시구조 시뮬레이션 생성 연구
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學歷
학점: 3.9/4.3, 4.06/4.5 대외활동 1. FBA Quant 학회에서 Financial Engineering, FICC Derivative, High Frequency Trading 학습, Financial Machine Learning 학습 및 세션 리드 - 2021.07 ~ 2025.02 2. Mathematics Bigdata Club 동아리에서 동아리장으로서 빅데이터 기초 교육(파이썬 및 Numpy, Pandas, EDA) - 2021.02 ~ 2023.02 3. DataScience Lab 동아리에서 ML 및 AI 학습(DL, CNN, RNN, Decision Tree, Auto Encoder, GAN, Attention, and SOTA 등)
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活動
最近活動
獲獎 10
證照 2
專案 3
프로젝트
FBA Quant X QV Lab 산학협력프로젝트
2024년 9월 - 2025년 1월 · 5개월
QV Lab 기업과의 산학협력프로젝트로 차이학습을 활용한 시장 국면 판단 및 포트폴리오 전략 도출 연구 진행
수상
성적
연세대학교 · 2024년 9월
수학과 상위 10% 이내에 들어 성적우수상 수상
수상
학술지 논문
IJCAI 2024 STRL Workshop · 2024년 1월
그래프신경망모형 기반의 시장 데이터를 인코딩한 증강 데이터의 유의미 평가 관련 주제로 논문을 작성하여 IJCAI 2024 STRL Workshop에 기재(https://arxiv.org/abs/2401.16808)
수상
학술지 논문
AAAI 2024 AI4TS Workshop · 2023년 11월
커리큘럼 및 모방 학습을 이용한 강화학습의 트레이딩 최적화 관련 주제로 논문을 작성하여 AAAI 2024 AI4TS Workshop에 기재(https://arxiv.org/abs/2311.13326)
수상
학술지 논문
The 4th Korea Artificial Intelligence Conference · 2023년 9월
시간그래프합성신경망모형 기반의 금융 자산 간 선형 관계의 유의미와 자산 가격 예측 관련 주제로 논문을 작성하여 The 4th Korea Artificial Intelligence Conference에 기재(https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11554840)