Econometrics, Finance, Data Science, Machine Learning, Japanese

<aside> 👋 Hello world!

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자기소개

이정훈

서강대학교 학부

전공

금융경제학 계량경제학

빅데이터사이언스 일본문화

부전공

인공지능융합 응용소프트웨어

<aside> 💁‍♂️ 안녕하세요, 제 노션에 방문에 주셔서 감사합니다. 저는 현재 서강대학교에 학부에 재학중입니다. 주 전공은 경제학, 빅데이터사이언스학, 일본문화학이고, 부전공으로는 인공지능 융합과정과 응용소프트웨어 과정을 밟고 있습니다.

관심이 있는 분야는 금융시장 행태주의분석과 투자전략입니다. Machine Learning을 통한 거래 전략을 수립하는 것에 관심이 많습니다. 덧붙여, 양자역학과 경제학을 접목시키는 것을 해보고 싶습니다.

제 취미는 음악 감상과 예술입니다. 시간이 날 때마다 틈틈이 연주회와 전시회에 가고 있습니다. 가장 좋아하는 음악은 Jazz에서 Mile Davis와 Bill Evans의 곡들이며, Classic에서는 슬라브 계열의 민족음악이 섞인 근대 낭만주의 음악을 굉장히 좋아합니다. Tchaikovski, Balakriv의 곡을 즐겨 들으며, Liszt와 Beethoven의 음악 역시 좋아합니다. 가장 좋아하는 예술 작품은 형이상학적 해석이 가능한 현대 미술입니다. 그 중, Malevich의 절대주의를 가장 뜻 깊게 생각하고 있습니다.

특기는 피아노를 연주하는 것 입니다. 저는 어렸을 때부터 14년간 음악을 배웠습니다. 가끔 곡을 연주하면서, 무야지경의 경지에 빠지곤 합니다. 저의 소울과도 같은 특기입니다.

어느 분야에서든, ‘대체 불가능한 인재’가 되는 것이 목표입니다.

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구체적으로 무엇을 했나요?

Prediction

After establishing the Regression Model using Time Series Data and Panel Data, you can establish an ML model that returns the predicted value. You can use the given input data to see which class is predicted. Of course, In this process, statistical problems such as multicollinearity are preprocessed.

Prediction

After establishing the Regression Model using Time Series Data and Panel Data, you can establish an ML model that returns the predicted value. You can use the given input data to see which class is predicted. Of course, In this process, statistical problems such as multicollinearity are preprocessed.

Volatility Analysis

Establishes statistically descriptive models and conducts hypothesis tests by analyzing the Non-stationary data and Volatility that appears in financial time series data. I studied meaningful time series analysis such as trend analysis, time series model establishment, and state space model.

Behavioral Strategies

Financial markets tend to observe a number of irrational behaviors that are not explained by traditional statistics and economics. From a behavioral perspective, I designed the investment strategy with the aim of explaining the behavior of market participants and establishing investment strategies accordingly to obtain excess returns.

Vision / Voice Recognition

I designed a deep neural network structure using CNN, CRNN, etc., and based on this, I conducted projects such as image classification and voice recognition. Furthermore, I used LSTM and GRU to predict real estate time series data, and experienced image generation through GAN.

Japanese cultural Field Trip

In 2019, I participated in a training activity where I experienced Japanese culture directly through exchanges with Meiji University. I felt Japan's unique culture of exploring new cultural industries by coexisting with the past and the present, and Korea also needed to develop new cultural industries.