이 포스트는 한빛미디어에서 출간한 '퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩'을 읽고 작성한 서평입니다.
본 도서에서는 전반적으로 나만의 투자 전략 실현을 위한 인공지능 퀀트 투자 학습법을 소개하고 있으며, 주식 거래를 위한 자료 수집부터 퀀트 투자 전략, 머신러닝/딥러닝을 이용한 투자 전략까지 상세히 설명하고 있습니다.
비교적 간단한 사례 및 예제들을 다루고 있어 깊은 이해를 요구하시는 분들에게는 내용이 부족할 수 있습니다. 퀀트 분석 방법은 일환으로 머신러닝/딥러닝을 어떻게 적용하고 활용할 수 있을지 이해도를 높이시는데 초점을 두시면 좋을 것 같습니다.
이 책에서 다루는 실행활 예제
- 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
이 책을 추천하는 독자
- 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
1. 접근성(읽기 편한 정도)
전반적으로 이미지 활용이 많지 않고 텍스트, 표, 차트 위주로 작성되어 화려함 보다는 우직한 느낌을 받았습니다.
개인적으로는 낯선 금융 용어들만 제외한다면 잘 읽히는 편이었습니다. ^^
2. 난이도(책 내용의 수준)
코드 예제는 비교적 간단하고 이해가 쉬웠으나 낯선 금융 용어, 기법에 대한 이해가 부족하다보니 두번, 세번 복기하며 학습하였습니다.
기본적으로 파이썬, 금융 용어에 대한 간단한 사전 지식이 필요하며, 후반부 퀀트 분석 기법과 머신러닝/딥러닝에 대한 부분은 설명이 잘 되어 있으니 천천히 공부해가며 진행하시면 좋을 것 같습니다.
3. 완성도(설명력)
최신 분석 기술들을 활용하여 퀀트 분석을 수행하기 위한 다양한 내용이 설명되어 있습니다. 분석/퀀트에 대한 기초, 데이터 수집을 위한 웹 크롤링, 기존 퀀트 분석 기법부터 머신러닝/딥러닝을 활용한 분석 기법들까지 넓은 분야의 내용을 한 권에 책에서 설명하고 있습니다.
인공지능 트레이딩이 본래 다양한 분야의 이해를 필요로 하다보니 많은 설명이 필요합니다. 한 권의 책에서 설명하려다 보니 일부분은 설명이 조금 빈약하다는 느낌을 받기도 했습니다.(제가 이해력이 낮아서 그럴 수도 있습니다. ^^;) 공부를 하시는 마음으로 부족한 부분들은 추가 학습을 통해 채워나가시면 좋을 것 같습니다.
4. 총평
많은 분야의 기술이 필요로 하는 만큼 설명이 부족한 부분들이 있었습니다. 개인적으로는 '인공지능을 배우려는 퀀트 분석가'보다 '퀀트 분석을 배우려는 AI분석가'에게 더욱 적합한 책이라고 생각됩니다.
5. 관련링크
- 한빛출판네트워크(책 소개 페이지) : https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B1740090592
- 예제 코드 : https://github.com/quant4junior/algoTrade