리뷰] 파이썬 기반 금융 인공지능

파이썬 기반 금융 인공지능 - 파이썬과 케라스를 활용한 금융 시계열 데이터 기반 알고리즘 트레이딩 전략
이브스 힐피쉬 지음, 김도형 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 9월

인공지능은 인간의 인지, 추론, 판단 등의 능력을 컴퓨터로 구현하기 위한 기술 혹은 연구 분야입니다. AI는 2010년경 중요 기술로 대두되면서 2020년경에 이르러서는 지배적인 기술로 인정받기 시작하고 있는데요. 기술과 알고리즘의 혁신, 빅데이터의 사용 등 여러 산업 분야에서 인공지능에 변화가 오면서 금융권에서도 인공지능을 활용이 높아지고 있습니다.

이번 소개할 파이썬 기반 금융 인공지능은 금융 전문가를 위한 인공지능 활용방법에 대한 모든 것을 담고 있습니다. 이 책은 단순히 기술적 매매나 투자 방법론에 머신러닝과 인공지능을 적용하여 투자 수익률을 높이는 방법만을 설명하지 않습니다.

금융 분야의 핵심 이론이 어떻게 형성되어 왔으며 어떤 장단점을 가졌는지를 바탕으로 머신러닝과 인공지능을 활용하면 기존의 이론이 갖는 부족함을 어떻게 보완할 수 있는지 설명하는데요. 파이썬 코드로 실제 구현해보면 이론을 이해하고 결괏값을 도출해보면서 과정을 배울 수 있습니다. 통계적 비효율성부터 벡터화된 백테스팅, 알고리즘 트레이딩까지 익힐 수. 있는 기회가 될 것입니다.

파이썬 기반 금융 인공지능은 총 6부로 구성되어 있습니다.

1부는 인공지능 영역의 일반적인 개념과 용어와 파이썬 예제를 통해 실제로 적용되는 여러 가지 알고리즘을 알아봅니다. 또한, 일반적 인공지능 및 초지능과 관련된 개념 및 주제를 다룹니다.

2부는 규범적 금융, 데이터 기반 금융, 머신러닝, 인공지능 우선 금융 4개의 장으로 구성되어 있습니다. 실제 금융 데이터를 기반으로 이론과 모델을 분석합니다. 정량적 금융 공학을 사용하는 데 있어 데이터는 부족했지만 오늘날에는 학생들도 금융 이론과 모델을 포괄적으로 분석이 가능할 정도로 풍부한 금융 데이터와 오픈 소스 도구를 사용할 수 있습니다.

3부는 통계적 비효율성을 발견하게 하려고 신경망과 강화 학습을 금융 시장에 적용하는 것인데요. 파이썬 기반 금융 인공지능 책에서는 예측 모형이나 알고리즘이 시장 위로 움직일지 아래로 움직일지 예측할 수 있을 때 통계적 비효율성이 있다고 표현합니다. 그래서 3부는 밀집 신경망, 재귀 신경망, 강화 학습의 배경지식과 세부내용, 예제를 설명하는 장으로 구성되어 있습니다.

4부는 3부에서 발견한 통계적 비효율성을 전제로 경제적 비효율성의 발견과 활용에 대한 내용을 다룹니다. 경제적 비효율성을 활용하기 위해 선택한 도구는 알고리즘 트레이딩로, 트레이딩 봇이 에측한 내용에 기반해 매매 전략을 자동으로 실행합니다. 매매 전략은 벡터화된 백테스팅하여 경제적 비효율성을 찾는 것으로 시작하는데요. 이벤트 기반 백테스팅의 방법으로 리스크 관리 수단을 분석하는 내용을 다루고 전략의 실행 및 배포와 관련된 기술적인 세부사항을 논의합니다.

매매 전략의 실행 관련해 역사적 데이터 검색 및 데이터에 기반한 트레이딩 봇의 훈련, 실시간 데이터 스트리밍 및 주문 실행합니다. Oanda API를 알고리즘 거래에 적합한 거래 플랫폼과 자동화된 방식으로 인공지능 기반 알고리즘 거래 전략 구축하는 방법까지 알아 갈 수 있습니다.

5부는 에필로그 파트로 금융 분야에서 인공지능을 널리 채택할 때 발생할 수 있는 결과에 대한 전망을 알려줍니다. 새로운 금융 교육의 필요성이나 발생할 수 있는 경제 시나리오와 같은 금융 산업에서 인공지능이 주도하는 경쟁의 측면을 볼 수 있습니다. 이뿐만 아니라 금융 특이점과 인간 또는 기관의 능력을 훨씬 뛰어넘는 알고리즘 거래를 통해 지속해서 수익을 창출하는 인공지능의 출현에 대한 전망까지 알 수 있습니다.

마지막 6부는 부록으로 구성되어 있습니다. 앞에 설명한 내용을 보완하기 위해 코드와 예제를 추가했습니다. 부록 A는 텐서 연산 등 신경망과 관련된 기본용어, 부록 B는 간단한 신경망을 아주 기초적인 부분부터 클래스를 제시, 부록 C는 Keras 패키지로 합성곱 신경망의 응용을 설명합니다.

이미지 및 자연어 처리 등의 특정 운용 분야에서 탁월한 성능을 보이며, 다양한 형태의 상용화가 우리 눈앞에 보이기 시작한 머신러닝과 인공지능입니다. 유독 금융 분야에서는 뚜렷한 성과는 볼 수 없었지만요. 파이썬 기반 금융 인공지능은 금융 분야의 다양한 기반 이론과 현업 실무에 최신 머신러닝과 인공지능 기술을 적용하는 것이 실제로 어느 정도의 가능성을 가지는지 폭넓은 관점에서 고찰하고 있습니다.

회귀분석과 분류 모형부터 딥러닝, 강화 학습까지 다양한 머신러닝과 인공지능 이론을 분석하고, 금융 모형에 적용하는 방법을 시제로 테스트할 수 있는 파이썬 코드로 설명을 듣고 싶은 분들에게 파이썬 기반 금융 인공지능 책을 추천합니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."