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파이썬 기반 금융 인공지능 : 파이썬과 케라스를 활용한 금융 시계열 데이터 기반 알고리즘 트레이딩전략
이브 힐피시, 김도형 ㅣ 한빛미디어 ㅣ Artificial Intelligence in Finance
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  • 발행일
 2022년 09월 28일
  • 페이지수/크기/무게
 520page/182*232*26/1034g
  • ISBN
 9791169210300/1169210309
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  • 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. ● 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
  • 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.
  • [PART I 기계지능] CHAPTER 1 인공지능 1.1 알고리즘 1.2 신경망 1.3 데이터의 중요성 1.4 마치며 1.5 참고 문헌 CHAPTER 2 초지능 2.1 성공 스토리 2.2 하드웨어의 중요성 2.3 지능의 형태 2.4 초지능으로 가는 길 2.5 지능의 폭발 2.6 목표와 제어 2.7 잠재적 결과 2.8 마치며 2.9 참고 문헌 [PART II 금융과 머신러닝] CHAPTER 3 규범적 금융 3.1 불확실성과 리스크 3.2 기대효용 이론 3.3 평균-분산 포트폴리오 이론 3.4 자본자산 가격결정 모형 3.5 차익거래 가격결정 이론 3.6 마치며 3.7 참고 문헌 CHAPTER 4 데이터 기반 금융 4.1 과학적 방법론 4.2 계량경제학과 회귀분석 4.3 데이터 입수 4.4 규범적 이론의 재고 4.5 핵심 가정 깨부수기 4.6 파이썬 코드 4.7 마치며 4.8 참고 문헌 CHAPTER 5 머신러닝 5.1 학습 5.2 데이터 5.3 성공 5.4 용량 5.5 성능 측정 5.6 편향과 분산 5.7 교차검증 5.8 마치며 5.9 참고 문헌 CHAPTER 6 인공지능 우선 금융 6.1 효율적 시장 6.2 수익률 데이터에 기반한 시장 예측 6.3 더 많은 특징을 사용한 시장 예측 6.4 일중 시장 예측 6.5 마치며 6.6 참고 문헌 [PART III 통계적 비효율성] CHAPTER 7 밀집 신경망 7.1 데이...
  • 이브 힐피시 [저]
  • DX Analytics 금융 분석 라이브러리의 창시자이며, 금융 데이터 과학, 인공지능, 알고리즘 트레이딩 및 계산 금융을 위한 오픈소스 기술 사용에 중점을 둔 회사 The Python Quants(http://home.tpq.io), AI Machine(http://aimachine.io)의 설립자이자 최고 경영자다. 주요 저서로는 『Artificial Intelligence in Finance』(O’Reilly, 2020), 『Python for Algorithmic Trading』(O’Reilly, 2020), 『Python for Finance, 2e』(O’Reilly, 2018), 『Listed Volatility and Variance Derivatives』(Wiley Finance, 2017), 『Derivatives Analytics with Python』(Wiley Finance, 2015) 등이 있다. 한편 CQF(https://www.cqf.com)에서 컴퓨터 금융, 머신러닝 및 알고리즘 트레이딩을, htw saar 대학(https://www.htwsaar.de)에서는 데이터 과학을 강의하고 있다. 또한 금융 관련 파이썬 자격증을 취득할 수 있는 온라인 교육 프로그램의 책임자이기도 하다.
  • 김도형 [저]
  • 미국 퍼듀대학교에서 전기공학을 전공했고, 서울대학교 기술경영경제정책 석사 과정을 졸업한 뒤, 현재 한국에너지기술평가원의 연구원으로 재직 중이다. 번역서로는？《대학물리학》《누구나 천문학》《누구나 세계사》《만들어진 우주》《손안의 날씨》《빅퀘스천 우주》？등이 있다
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