[나는 리뷰어다] 퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩

이 글은 2020년 8,9월 한빛미디어에서 진행하는 <나는 리뷰어다>프로그램에 참여하게 되어 책을 제공받아 글을 작성하였습니다.

우선 글에 들어가기 앞서 이 책의 제목에 나와 있는 퀀트 무엇인지 간단하게 설명하고 넘어가려고 한다.

퀀트란?

계량적인(quantitative) + 분석(analyst)의 합성어로써, 느낌과 감정에 의한 투자 대신 수학, 통계지식을 이용해서 투자 법칙을 찾아내 투자모델을 만들거나 금융시장의 변화를 예측하는 사람

출처 : http://blog.naver.com/mosfnet/221168970740

퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩 책 표지 (출처: 한빛미디어 홈페이지)

이 책을 신청한 이유

인공지능은 2016년 알파고와 이세돌의 대결이후 우리나라에서 엄청난 속도로 발전하고 있으며 이를 배울려는 사람 또한 증가 하고 있다.
또한 인문, 자연, 보건계열과 같은 다른 학문과 융합하여 다양한 분야에서 꾸준히 발전해 나가고 있다.

내가 이책을 선정하게된 가장 큰 이유는 스마트폰을 사용하여 은행 어플을 사용하면서 사용자에 따라 추천 되는 금융 상품이 다르고 사용자의 패턴에 따라 적금 상품의 쿠폰또한 지급되는 것을 보고 금융권, 흔히 말하는 핀테크분야에서 인공지능은 어떻게 적용되고 사용되는지 궁금했기 때문에 선정 하였다.

목차

이 책의 목차는 다음과 같다.

CHAPTER 1 금융과 투자 영역의 머신러닝

CHAPTER 2 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 활용법

CHAPTER 3 파이썬으로 만드는 투자 전략과 주요 지표

CHAPTER 4 전통 퀀트 투자 전략

CHAPTER 5 금융에서의 머신러닝

CHAPTER 6 머신러닝을 이용한 투자 전략

CHAPTER 7 금융에서의 딥러닝

CHAPTER 8 딥러닝을 이용한 투자 전략

책의 목차를 살펴보면 알 수 있듯이 인공지능과 금융 투자와 관련된 내용이 골고루 섞여 있는 것을 확인 할 수 있다.

실제로 책을 살펴 보게 되면 2장, 3장, 6장, 8장의 경우 딥러닝과 관련된 내용 즉, python과 python 라이브러리인 numpy, pandas 머신러닝과 딥러닝을 공부하다보면 사용하게 되는 sklearn과 keras등을 사용하여 코드 예제를 통해 직접 실습을 해볼 수 있고, keras을 사용하여 다층신경망과 모델을 구현하여 직접 학습까지 해볼 수 있도록 구성 되어 있다.

예상독자

이 책의 예상독자를 한줄로 표현 하지면 금융투자에 관심 있는 딥러닝 개발자라고 할 수 있다.

이유는 8개의 챕터중 4개의 챕터는 python을 사용하여 설명을 하고 있다.
따라서 비전공자나 딥러닝을 이제 막 공부하기 시작한 입문자에게는 다소 어려운 책이라고 생각된다.