[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

[도서 소개]

통계적 비효율성부터 벡터화된 백테스팅, 알고리즘 트레이딩까지,

금융 전문가를 위한 인공지능 활용법

이 책은 금융권에서 AI를 활용하는 금융 전문가를 위한 인공지능 활용 실전 지침서다. 책의 초반부에서는 지도 학습, 초지능 등 일반적으로 활용되는 AI의 핵심 개념을 소개한다. 그다음 AI를 이용해 금융 시장에서 통계적 비효율성을 찾아내는 방법으로 내용을 확장한다. 그리고 어디에서도 배울 수 없는 통계적 비효율성에 AI 알고리즘을 더해 알고리즘 트레이딩에서 경제적 비효율성을 역이용하는 방법을 설명한다. 마지막으로 신경망 훈련을 위한 파이썬 코드 예제와 금융 시계열 예측을 소개하며 이 책을 마무리한다. 이 책을 따라 모든 학습을 마치고 나면 AI를 활용해 기존의 금융 시스템에 디지털 혁신을 가져올 금융 전문가로 거듭나 있는 자신을 발견하게 될 것이다.

[주요 내용]

-  AI와 초지능에서 활용되는 AI의 핵심 개념과 알고리즘

- 데이터 기반 금융, AI, 머신러닝이 금융 이론과 실무에 영향을 미치는 이유

- 신경망과 강화 학습을 금융 시장의 통계적 비효율성에 적용

- 백테스팅과 알고리즘 트레이딩을 통해 경제적 비효율성 활용

[대상 독자]

- 금융 분석 전문가

- 데이터 엔지니어

- 데이터 과학자 및 금융AI 개발자

[서평]

회귀분석과 분류 모형부터 강화 학습, 금융 특이점까지!

금융 산업의 패러다임을 바꿀 AI를 적용한 금융 분석 실전 가이드

오늘날 인공지능과 머신러닝은 금융 데이터의 프로그래밍적 가용성과 결합되면서 금융 산업의 패러다임을 바꾸고 있다. 이러한 흐름에 따라 인공지능과 머신러닝을 금융 분야에 적용하려는 책들이 많이 출간되었다. 하지만 이 분야의 연구가 아직 초기 단계이다보니 적절한 이론적 기반이나 경험적 증거가 부족한 경우가 허다하다.

이 책은 그간의 책들과는 다르게, 인공지능 기반 알고리즘 트레이딩 전략을 개발부터 백테스팅, 배포까지의 모든 내용을 제공한다. 책에서 소개하는 방법론과 예제 대부분은 수십 년간 저자가 쌓아온 연구에 기반한 것이다. 단순히 기술적 매매나 투자 방법론에 머신러닝과 인공지능을 적용하여 투자 수익률을 높이는 방법에만 집중하지 않는다. 파이썬을 활용해 금융 분야의 핵심 이론이 어떻게 형성되어 왔으며, 머신러닝과 인공지능을 활용하여 이론이 지닌 부족함을 어떻게 보완할 수 있는지 설명한다. 또한 인공지능과 머신러닝을 활용해 금융시장의 통계적 비효율성을 발견하고 알고리즘 트레이딩을 활용하는 방법에 대해 배울 수 있다. 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 금융에 적용하려고 시도하는 모든 이에게 훌륭한 안내서가 되어줄 것이다.

 "한빛미디어 리뷰어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."