“자동매매, 관심은 있는데… 어디서부터 시작해야 할지 모르겠어요.” 많은 분들이 이런 고민을 하십니다.특히 개발을 잘 모르는 일반 투자자라면 더더욱 그렇죠. 그래서 이번 글에서는 개발자도 아니고 퀀트도 아닌 내가어떻게 자동매매를 현실적으로 시작할 수 있을까?단계별로 안내해드릴게요. 🚶 자동매매 시작을 위한 3단계 가이드 ✅ 1단계. 투자 스타일과 목표 정하기 자동매매는 “무작정 돌리는 프로그램”이 아닙니다.내가 어떤 스타일의 투자자인지 먼저 생각해봐야…
n8n은 다양한 애플리케이션 및 서비스와 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다. 하지만 특정 애플리케이션에 대한 전용 노드가 없더라도 HTTP 요청 (HTTP Request) 노드를 사용하여 해당 서비스와 연결할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 원하는 API 엔드포인트를 호출하고 데이터를 활용할 수 있습니다. HTTP 요청 노드가 필요한 이유 HTTP 요청 노드는 다음과 같은 경우에 특히 유용합니다: 워크플로우 작동 방식…
AI와 함께하는 새로운 스토리 제작 여러분은 사랑하는 가족, 친구 혹은 자신만의 이야기를 책으로 만들어 본 적이 있나요? 하지만 현실적으로 출판과 디자인 과정은 복잡하고 비용도 많이 듭니다. 그동안 이러한 고민을 해결하고자 저는 AI 기술을 활용해 간단하면서도 창의적인 맞춤형 책을 제작하는 “Jini Books” 프로젝트를 시작했습니다. 이 책은 단순히 AI가 만들어준 결과물이 아니라, 여러분의 이야기를 가장 잘 표현할…
n8n에서는 워크플로우에서 날짜와 시간을 다루는 다양한 방법을 제공합니다. 특히, 날짜 형식 변환, 특정 날짜 설정, 날짜 연산 등을 손쉽게 처리할 수 있도록 Date & Time 노드와 **Expressions(표현식)**을 활용할 수 있습니다. 날짜 및 시간 처리가 중요한 이유 날짜와 시간 데이터는 형식이 다양하고 복잡할 수 있으며, 이를 효과적으로 다루기 위해선 적절한 변환 및 계산 기능이 필요합니다. n8n에서는…
“Chain of Density (CoD)” 프롬프트는 자동 텍스트 요약을 향상시키기 위한 방법론입니다. 이 프롬프트는 GPT-4와 같은 큰 언어 모델을 사용하여 요약의 ‘밀도’를 조절합니다. 초기에는 간단한 요약을 생성하고, 이후에 중요한 정보를 점차 추가합니다. 연구 결과에 따르면, CoD 프롬프트를 사용한 요약은 인간 평가자에게 더 선호되며, 인간이 작성한 요약에 가까운 밀도를 가집니다. 이 방법은 요약이 적절한 수준의 정보를 제공하도록 도와줍니다.
OpenAI의 제목은 인간화된 표현을 사용하지만, ChatGPT Vision은 실제로 볼 수 없습니다. 그러나 이는 이미지 입력을 처리하고 분석할 수 있어, 이런 능력이 인간의 두뇌가 할 수 있는 것과 상당히 유사하다고 느낄 수 있게 합니다. ChatGPT Vision은 OpenAI의 최신 발표로서, 생성적 AI 챗봇에 멀티모달(다양한 모드의) 능력을 부여합니다. ChatGPT Plus 구독자들은 iOS 또는 Android의 ChatGPT 앱에 이미지를 업로드할…
ChatGPT는 학생들의 학습을 지원하고 개선하는 데 도움이 되는 혁신적인 AI 챗봇입니다. 자연어 처리와 머신 러닝 알고리즘을 활용해 학생들의 학습 이력에 근거한 개인화된 권장사항을 제공하며, 다양한 학습 자료에 대한 접근을 가능하게 합니다. 이로써 ChatGPT는 학업 성적 향상, 효과적인 학습 습관 형성, 그리고 교육 접근성 증대에 기여하고 있습니다.
추천 시스템은 개인화된 콘텐츠와 서비스를 제공함으로써 사용자 참여를 촉진하고 사용자 만족도를 높이는 방식으로, 우리가 디지털 플랫폼과 상호작용하는 방식을 변화시켰습니다. 이러한 시스템은 사용자의 행동, 선호도, 그리고 상호작용을 분석하기 위해 복잡한 머신러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 개인화된 추천을 생성합니다.
6편. AI와 협업하는 디자이너/기획자의 역할 V0와 같은 생성형 AI 도구를 써보면 이런 생각이 들게 됩니다. “이제 디자인도 코딩도 AI가 다 해주는 시대 아닌가?”“그럼 사람은 뭐하지?” 이 질문은 너무나 당연한 것이고, 사실 아주 좋은 질문입니다.왜냐하면 AI가 할 수 있는 일과, 사람이 해야 할 일이 점점 더 명확하게 구분되고 있기 때문이에요. 이번 편에서는 그 구분의 지점에서, 디자이너와…
AutoGen 프레임워크에서, AssistantAgent는 사용자의 요구 사항에 따라 Python 코드를 작성하는 역할을 하며, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하는 프록시 역할을 합니다. 예를 들어, 사용자가 10대 기술 회사의 올해 수익 정보를 요청하면, AssistantAgent는 이 작업을 수행하기 위한 코드를 작성합니다. 그 후, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하여 웹에서 필요한 정보를 획득하고 사용자에게 제공합니다.
