시장 환경이 변함에 따라 적응할 수 있는 트레이딩 봇을 위해서는 머신 러닝이 필요하다. 트레이딩 봇은 사전 프로그램된 인과 지식에만 의존할 수 없다. 대신 시장 원인과 자산 가격의 결과라는 과정에서 수학적 모델을 사용할 수 있다. 구조적 인과 모델이라 우리가 이름 지은 이 시스템은 내부 원인 변수(Endogenous, V) 세트와 외부 자극 변수(Exogenous, U) 세트, 그리고 함수(F) 세트로
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시장 환경이 변함에 따라 적응할 수 있는 트레이딩 봇을 위해서는 머신 러닝이 필요하다. 트레이딩 봇은 사전 프로그램된 인과 지식에만 의존할 수 없다. 대신 시장 원인과 자산 가격의 결과라는 과정에서 수학적 모델을 사용할 수 있다. 구조적 인과 모델이라 우리가 이름 지은 이 시스템은 내부 원인 변수(Endogenous, V) 세트와 외부 자극 변수(Exogenous, U) 세트, 그리고 함수(F) 세트로
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