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[북리뷰] 금융 전략을 위한 머신러닝 (한빛미디어)

BoBooBoo 2022. 2. 24. 00:43
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작성일: 2022. 2. 23. 수요일

내용: IT 개발 도서 리뷰

제목: 북리뷰 『금융 전략을 위한 머신러닝』 (한빛미디어) 

분야: 금융 IT, 인공지능, 머신러닝, 데이터 과학

출간일 : 2021년 12월 27일 출간

 

 

금융 전략을 위한 머신러닝

금융업계에서 종사하는 사람에게 유익한 머신러닝 알고리즘 구축법을 알려준다. 자연어 처리와 함께 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습에 필요한 머신러닝 개념과 19가지 사례 연구를 살펴본다

www.hanbit.co.kr

 

 

금융 전략을 위한 머신러닝 (19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학)

 

  대 재테크의 시대를 맞아서 일까? 금융과 IT가 접목된 책들이 쏟아져 나오고 있다. 금융 데이터들은 기본적으로 시계열 데이터가 상당히 많은 부분을 차지하다보니 인공지능, 머신러닝 책에서 주로 하나의 예제로써 많이 다뤄 왔었다. 이제는 금융 IT 자체가 일반인들에게도 알려지기 시작하면서 이런 류의 책들도 많이 나오기 시작했다. 애초에 금융에 관심이 많은, 프로그래밍을 할 줄 아는 사람이라면 이 책 『금융 전략을 위한 머신러닝』 으로 머신러닝이라는 것을 입문해보는 것은 어떨까.

 

금융 전략을 위한 머신러닝 대상 독자

 

  책의 저자인 하이옴 탓셋은 현재도 뉴욕의 투자 은행에서 정량 분석 부서의 부사장으로 일을 하고 있다고 한다. 현업에서 금융과 관련된 예측 모델링과 가격 책정, 리스크 관리를 수행하고 있으니 그 경험을 책에 고스란히 녹여 내고자 했을 것이라 생각된다. 사실 책에서 소개하는 대상 독자는 단순히 이 분야에 관심을 가지는 학생이나 일반적인 개발자들이 아니다. 저자는 금융 분야에서 일을 하고 있는 데이터 과학자, 퀀트 연구원, 머신러닝 관련 개발자 등의 전문가들에게 더 유용할 것이라 말하고 있다. 특히 퀀트에 머신러닝을 적용하는 경우에 많은 도움을 얻을 수 있을 것이라고 한다.

 

  다행인 점은 최근 일반인들 사이에서도 퀀트에 대한 관심이 많이 생겼고 컴퓨터 분야의 비전공자들도 프로그래밍에 공부하는 경우가 많아졌다. 그에 따라 시중에 퀀트 관련 책도 많이 나오고 있는 것 같다. 이제는 직접 투자를 하는 사람도 많고 암호 화폐 등 다양한 상품을 트레이딩 하는 경우도 많아 졌기 때문에 저자가 말하는 전문가들이 아니더라도 이 책을 통해 많은 아이디어를 얻을 수 있을 것 같다.

 

금융 전략을 위한 머신러닝, 알고리즘 트레이딩 

 

  금융 분야에서 머신러닝의 주 관심 중 하나는 역시 알고리즘 트레이딩일 것이다. 프로그램 매매와도 일맥상통하는 부분인데, 굉장히 짧은 시간에 미래를 예측하고자 하는 시도에서 나오는 분야이다. 이제는 사람이 그 짧은 타이밍을 생각하고 결정하기 힘든 시대가 되었기 때문에 컴퓨터가 얼마나 빠르게, 얼마나 정확하게 예측하고 트레이딩 할 수 있는 지가 수익을 결정하게 된다. 머신러닝은 이 분야에 새로운 방버을 제시하고 있고 여전히 가장 많이 연구되고 있는 분야 중 하나이다.

 

금융 전략을 위한 머신러닝, 시계열 모델

 

  금융 데이터는 상당히 많은 부분이 시계열 데이터로 구성되어 있어서 기존의 전통적인 통계 기법과 더불어 머신러닝의 대부분의 기법들도 적용하기 정말 좋게 되어 있다. 게다가 대부분의 데이터가 모두에게 공개되어 있고 마음만 먹으면 공부한 방법을 적용해 볼 수도 있다. 이 책의 5장에서는 시계열 데이터를 어떻게 모델링하고 설계할 수 있는지에 대한 내용을 상세하게 알려준다. 후반부에는 직접 적용해 볼 수 있는 실습도 준비되어 있어서 이해하는데 큰 도움을 준다.

 

 

  실제 구글(알파벳), 마이크로소프트 등 기업의 데이터를 불러와서 주가 예측을 하는 실습도 준비되어 있다. 문제를 어떻게 정의하며, 상관 자산, 기술 지표, 가치 분석 등의 관점에서 어떤 특성들을 이용해서 머신러닝 모델을 설계할 것인지 생각해볼 수 있었다. 여러가지 실습을 따라해보면 자신만의 방법을 찾아 갈 수 있을 것 같다. 물론 중요한 것은 머신러닝을 어떻게 잘 쓸 것인가가 아니라 모델에 들어가는 그 특성들을 얼마나 잘 이해하고 있는지 이므로, 프로그래밍 공부와 함께 금융 공부를 따로 꼭 해야 한다...

 

정리

  대상 독자가 전문가들인만큼 모든 이론과 설명이 친절하고 자세하게 되어 있지는 않다. 그럼에도 개인적으로 이 책을 입문용으로 써도 된다고 생각하는 이유는 재미있기 때문이다. 딱딱한 머신러닝과 인공지능의 이론과 딱히 관심도 없는 내용의 실습들을 따라할 때의 귀찮음과 고통은 이루어 말할 수가 없다. 금융에 관심이 있는 사람, 재테크와 돈에 관심이 있는 사람이라면 이 책으로 머신러닝에 입문해보는 것도 추천한다.

 

 

 

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

 

 

 

 

 

 

 

 

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