퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩 / 김태헌, 신준호

 

 

 

 

 

#책소개

 

나만의 투자 전략 실현을 위한 인공지능 퀀트 투자 학습법
알파고 이후 인공지능 기술은 제조, 의료, 교육, 게임, 보안 등 다양한 산업에 도입되었고, 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 한 서비스가 생겨났다. 금융권도 인공지능이라는 날개를 달고 진화 중이다. 고객 대응, 자산 관리, 종목 분석, 주식 거래 등 지능형 시스템과 빅데이터를 활용하여 다양한 분야에서 폭넓은 서비스를 제공한다.
이 책은 주식 거래를 위한 자료 수집부터 퀀트 투자 전략과 머신러닝/딥러닝을 이용한 투자 전략까지 상세히 설명한다. 알고리즘 트레이딩에 대한 머신러닝과 딥러닝 방법의 한계와 가능성을 명확히 알려주고, 실전에서 활용 가능한 최신 모델링 기법을 알려준다. 예제 코드는 이해하기 쉽도록 짧고 간단하게 구성했다. 이 책의 내용을 잘 따라 하면 자신만의 투자 가설을 검증하고, 자신만의 투자 기법을 머신러닝 툴로 실현하며, 계량적 투자 전략을 구현하는 과정에서 만나는 문제를 해결할 수 있다.

● 머신러닝과 딥러닝을 활용한 투자 사례
● 금융 데이터 분석을 위한 넘파이, 판다스 활용법
● 파이썬으로 만드는 투자 전략과 주요 지표
● 금융 데이터를 이용한 전통 퀀트 전략 구현
● 머신러닝을 이용한 투자 전략 구현
● 딥러닝을 이용한 투자 전략 구현

 

저기 위에 파랗게 된 문장이 바로 이 책을 쓴 이유인데

나는 사실 관심이 없었다. 하지만 학문에는 경계가 없다고 하니 한 번 읽어보려고 한다.

 

 

 

 

 

 

 

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# 이 책의 특징

 

1. 우선 누구를 위한 책인지 분명하다.

 

● 일반 퀀트, 머신러닝 기반 계량 투자(퀀트)에 관심 있는 분
● 머신러닝을 실무(투자금융)에 적용해보고 싶은 투자자
● 금융 데이터에 관심이 많은 데이터 과학자, 학생, 일반인
● 4차 산업혁명 시대를 준비하는 금융업계 관리자
● 미국과 한국 금융업계에서 활용하는 머신러닝 알고리즘이 궁금한 분

 

이렇게 처음부터 목표 독자들이 있기 때문에 읽을지 말지 결정하기 쉽고, 위의 목표 독자들이 있어서 배경지식을 알고 있다고 생각하고 설명하는 경우가 있었다. 

 

 

2. 파이썬에 익숙한 사람이라면 쉽게 적용할 수 있는 예제다.

 

파이썬에 익숙하다면 여기서는 적용하기 위한 예제만 준다. 처음부터 다 설명하는 것이 아닌 필요한 것만 뽑아서 다시 배운다는 느낌이다. 즉, 시간 절약이 된다는 말이다.

 

 

3. 파이썬에만 익숙한 사람이 보는 안목을 넓히는 기회가 된다.

 

파이썬에서 그냥 예제를 보고 베꼈다면 여기서는 새로운 관점을 제시한다. 혼자서도 모델링이 가능할 수 있게 그 기반을, 지식을 제공한다. 하나를 알면 둘을 알듯이 말이다.

 

 

4. 책 하나로 많은 것을 할 수 있다.

 

All in One 느낌이다. 주식 거래를 위한 자료 수집부터 투자 전략까지 모조리 담아놓고 상세하게 설명해준다. 책 하나로 자료수집부터 구현까지 다 할 수 있다는 말이다.

 

 

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#후기

 

다만 내가 관심이 딱히 끌리지 않았다. 아직까지.. 금융쪽이라.. 그렇지만 책의 내용에 있어서는 아주 좋은 내용만 담겨있지 않나 그런 생각이 든다.  내년쯤에 주식투자를 생각해볼까 했는데.. 내년쯤에 다시 보면 엄청 도움이 되지 않을까?? 그런 책이다.

내가 지금 당장 관심이 없어서 솔직히 후기를 말하기가 힘들다. 그렇지만 책의 구성도 괜찮고 예시도 많고 책의 내용도 정말 충실해서 내가 내년에 봐도 어?? 이번에 나온건가?? 라고 할 정도의 책인 것 같다. 

내년에 보자 퀀트야