FX 차트 소개

필자가 일레븐줄루 캐피털(ELEVEN:ZULU CAPITAL)의 창업자이자 의장으로서 이번 한국 및 아시아 국가들의 방문에서 가지고 있는 중요한 미션 두 가지 중 첫 번째는 당연히 현재 포메이션 중인 첫 번째 펀드의 투자사를 발굴하는 것이다. 이들 신생 헤지펀드들은 왜 경쟁 헤지펀드들이 머신러닝에 회의적인지 이해한다고 솔직하게 인정합니다. 헤지펀드 소속의 AI 스타트업 센티엔트테크놀로지스(Sentient Technologies)의 공동창업자인 바박 호자트(Babak Hodjat)은, 머신러닝은 그 프로그램 자체에 너무 함몰되면 “지나치게 맞춰지는(overfit)“ 경향이 있다고 이야기합니다. 즉, 머신러닝 학습에 사용한 특정 데이터에만 적용되는 특정한 패턴이 더 넓은 세상에는 그대로 적용되지 않는다는 것입니다. 그는 재무 데이터는 데이터의 양이 매우 부족하기 때문에 특히 더 그렇다고 이야기합니다. 지난 수십 년간의 주가 데이터의 양은 여전히 페이스북이 안면 인식 알고리즘을 훈련하는 데 사용된 FX 차트 소개 이미지 데이터의 양보다 훨씬 적습니다.

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