전체 글 썸네일형 리스트형 [선물 2강] ADR(Advancing Decline Ratio) : 등락비율로 추세 및 바닥을 파악하는 프로그래머 알바 안녕하세요. 오늘은 ADR에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 알바 프로그램에서 상당히 많은 비중을 차지하니 꼭 ADR 지표를 이해하셔서 지수의 바닥을 파악하시기 바랍니다. 1. ADR의 개념 ADR은 상승 족목수와 하락 종목수의 비율을 말합니다. 간단히 생각해 상승종목수가 많으면 내려갈 확률이 높고 하락종목수가 많으면 올라갈 확률이 높은 그 어떤 비율을 뜻합니다. ADR은 하루하루 종목 등락비율을 이동평균합니다. 이계산은 상승종목수를 하락종목수로 나눠 백분율을 하는 것입니다. 대개 2일 이동평균을 사용하는데 20일 동안의 상승 하락 종목수를 이용하게 되는 것이죠. 이를 수식적으로 나타내면 아래와 같습니다. 아래 예제를 살펴 보겠습니다. 파란색은 상승종목의 개수이고 녹색은 하락종목의 개수입니다. 그리고 빨간.. 더보기 [선물 1 강] Introduction. 선물 투자 시 지켜야 될 사항 with 주식자동매매프로그램 안녕하십니까. 프로그래머 알바입니다. 제가 계속 투자 수익만 포스팅했었는데 수익은 한 달 또는 생각날 때 올리도록 하고 제가 어떻게 투자하는지 저도 정리할 겸 겸사겸사 포스팅하려고 합니다. 1. 투자는 돈을 벌기위해 하는 것이 아닌 행복하려고 하는 것이다. 이 문구가 최근 저의 머리속에서 떠나지 않습니다. 제가 선물 자동매매 프로그램을 만들고 45승 2패를 기록중에 있습니다. 기록도 기록이고 돈을 벌다 보니 자연스럽게 뭐가 중요한지를 잊게 되었지요. 제가 돈을 벌어서 좋은걸까요?좋은 걸까요? 아니면 돈이 주는 여유로움이 좋은 걸까요? 당연히 후자라고 생각합니다. 그러나 돈을 벌다 보니 자연스럽게 돈을 벌어서 좋은 것처럼 착각하여 계속 선물에 집착하게 되고 계속 돈을 벌고 싶다는 생각에 확률적으로 낮은 구.. 더보기 [선물 자동프로그램] 43승 1패, 1패 뒤 9연승, 2주 수익금 870만원(20.23%), 비법이 무엇일까(공개)? 오랜만에 인사드립니다. 34연승 뒤 갑작스럽게 1패를 당하고 상당히 고민을 많이 하였습니다. 그리고 프로그램을 새롭게 업그레이드하고 다양한 안전장치를 실시하여 다시 2주 동안 9연승 및 870만 원(20.23%) 수익률을 올리고 있습니다. 1. 2주 수익금 및 수익 아래는 1패 뒤 2주동안 수익률입니다. 수익금이 대폭 상향되었죠. 더 이상 장난치듯이 1 계약 2 계약을 하지 않아 평균예탁액이 많이 늘어서 그렇습니다. 2주 동안 총 수익금 8,714,110원, 수익률 20.23%를 기록하고 있습니다. 1패를 당하지 않았다면 오히려 이것보다 더 적은 수익을 달성하고 있을지 모릅니다. 1패뒤 정말 많은 고민과 고찰을 하였습니다. 그러면 프로그래머 알바는 어떤 식으로 수익을 달성하는지 한번 공유아닌 공유를 해보.. 더보기 논문 리뷰(최종 정리) : A Survey of Sensor Selection Schemes in Wireless Sensor Networks 센서 네트워크 구성 시 특정 목적(임무)을 달성하기 위해 가장 효율적으로 센서를 배치/활성/비활성화하는 방법에 대한 논문을 리뷰하였습니다. 최종적으로 정리를 해보겠으니 즐겁게 읽어 주시기 바랍니다. 1. Introduction 센서 네트워크 구성 시 성능(utility)을 최대로 하면서 비용을 최소화(수명을 최대화) 할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다. 우선 센서를 아래와 같은 관점에서 센서 선택방법을 분류를 해 보겠습니다. (1) 통신/탐지 반경(coverage) : 관심 위치 또는 목표의 통신/탐지 반경을 보장하기 위한 선택 기법 (2) 목표물 탐지 및 위치를 결정하는 정확도 측면(Accuracy) : 목표 추적 및 위치 결정을 위해 센서를 선택하는 기법 (3) 단일 미션 할당 : 미션이 하나일 .. 더보기 논문 리뷰 : A Survey of Sensor Selection Schemes in Wireless Sensor Networks(5차 : 문제 관점) 이번 논문에 대한 마지막 포스팅입니다. 기본적으로 제가 작성하는 논문과 결이 달라 논문 리뷰 시 상당히 힘들었습니다. 그래도 마지막이니 끝까지 달려 보시죠. 1. 이전 포스팅 복습 이전 포스팅의 경우 센서와 미션의 관점에서 목표하는 임무를 달성하기 위해 센서 노드를 어떻게 선택하느냐의 문제를 다뤘습니다. 그리고 미션이 단일 미션인지 또는 복합 미션인지에 따라서 알고리즘도 달라졌었지요. 특히 단일 미션일 경우 단순 커버리지나 추적성능관점에서만 보았는데 복합 미션일 때는 응용관점에서 바라본 것이 특징이었습니다. 그리고 이러한 센서-미션할당에서 어떠한 알고리즘을 어떻게 사용하는지에 대한 상세한 설명이 있었습니다. 첫 번째가 플로우 기반 접근 방식으로 최대 플로우를 찾음으로써 센서 할당을 결정하는 것이죠. 이때.. 더보기 논문 리뷰 : A Survey of Sensor Selection Schemes in Wireless Sensor Networks(4차 : Mission 관점) 이번에는 임무 수행 관점에서 센서를 어떻게 배치 또는 선택하는지 알아보겠습니다. 우선 이전 포스팅 관련하여 잠깐 복습을 진행하도록 하겠습니다. 1. 이전 포스팅 복습 이전 포스팅에서는 목표물을 탐지 또는 위치추적을 위해 어떻게 센서를 활성/비활성 그리고 배치시키는지 알아보았습니다. 특히 엔트로피 기반/동적 정보 기반/ 평균 제곱오차 기반의 3가지 축에서 살펴보았었죠. 엔트로피 기반에서는 탐욕 알고리즘을 사용하여 즉각적으로 엔트로피를 최소화시키는 방향으로 센서를 선택하였는데, 단일노드에 수행하는 중앙집중 방식이므로 비효일 적이며, 많은 시나리오에 적용하기 적합하지 않습니다. 동적 정보 기반은 수집된 정보에 기반하여 정보 획득을 최대로 하는 것이 목표이고 탐지 품질/추적 품질/확장성/생존성/자원 사용개선 시.. 더보기 논문 리뷰 : A Survey of Sensor Selection Schemes in Wireless Sensor Networks(3차 : Tracking 관점) 이번에는 Tracking의 정확도 관점에서 센서를 어떻게 배치 또는 선택하는지 알아보겠습니다. 우선 이전 포스팅 관련하여 잠깐 복습을 진행하도록 하겠습니다. 1. 이전 포스팅 복습 이전 포스팅에서는 센서가 고정돼있거나 움직일 경우 어떻게 센서를 그룹화하고 배치 또는 활성/비활성화하는지에 대하여 알아보았습니다. 특히 센서가 고정되어 있을 때는 lenear programing과 DSC(Disjoint Set Cover) 조건에서 NP-complete임을 증명하고 휴리스틱(경험) 기반에 의해 근사화하는 것을 알아보았죠. 그리고 센서가 움직일 경우에는 Bidding protocol을 사용하여 커버리지의 빈틈을 채우는 방법을 알아보았습니다. 이번 포스팅에서는 Tracking과 Localization 관점에서 센서.. 더보기 논문 리뷰 : A Survey of Sensor Selection Schemes in Wireless Sensor Networks(2차 : Coverage 관점) 이전 논문 리뷰에 이어 진행하겠습니다. 이 논문은 페이지가 압도적으로 많이 있습니다. 그래도 하나하나 살펴보며 여러분들과 저의 시야를 확장할 수 있는 기회가 되었으면 합니다. 1. 이전 포스팅 복습 이전 포스팅에서는 왜 다중 센서들을 서로소 집합으로 나누고 할당을 하는지 알아보았습니다. 그리고 NP-Complete도 알아보았죠. NP-Complete는 어떤 비경론적 알고리즘으로 다항 시간에 해결할 수 있는 문제들의 집합이라고 말씀드렸습니다. 이와 관련된 내용을 다시 한번 더 설명해 보죠. P 문제의 경우 정렬 문제와 같이 결정론적 튜링 머신으로 쉽게 풀 수 있는 문제들입니다. NP 문제는 비 결정론적 튜링머신으로 다항시간 내에 풀어낼 수 있는, 즉 시간이 오래 걸리는 문제들을 말합니다. 그리고 모든 NP.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 36 다음
