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연구실 소개
금융리스크 공학 연구실에서는 수학, 통계, 컴퓨팅 기술을 이용해서 금융시장의 내재적 특성을 분석하고 모형화 하며 이를 통해 최적의 금융투자와 금융리스크 관리 기법을 연구하고 있습니다.
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연구실 논문 목록
Forecasting realized volatility using deep learning quantile function
2025 Applied Soft Computing
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NQF-RNN: probabilistic forecasting via neural quantile function-based recurrent neural networks
2024 Applied Intelligence
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Self-attention based deep direct recurrent reinforcement learning with hybrid loss for trading signal generation
2023 Information Sciences
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연구실 보유 특허
최근 3년간 연구실적 높은 연구실
