도전해 보자 '파이썬 기반 금융 인공지능'

파이썬 기반 금융 인공지능 - 파이썬과 케라스를 활용한 금융 시계열 데이터 기반 알고리즘 트레이딩 전략

저자: 이브 힐피시 / 번역: 김도형 / 출간: 2022-09-30

https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B2409963430

 

주식투자 경험과 더불어 통계학을 '좀' 알고, Python의 ScikitLearn과 Pandas 라이브러리에 익숙하면 이 책을 읽기에 충분합니다. 저는 트레이딩에 대해 잘 아는 편이 아니라 중반 이후부터는 이해하기가 쉽지 않았습니다. 손절 정도의 리스크 관리까지는 그런가보다 하겠는데 상승매수, 하락매도 같은 용어가 나오니 제대로 이해하고 있는 건지 확신하기가 힘들더군요. 인공지능에 대한 지식은 없어도 됩니다. 이 책에서 필요한 사항은 설명해줍니다.

 

전통적인 금융공학에 대해 약술하고, 다음 단계로 나아가는 내용이 제일 흥미로웠습니다. 기존 금융 이론은 일간 데이터를 기반으로 발전했으므로 최근 실시간으로 움직이는 환경에 적용할 수 있겠냐는 질문이 다소 충격적인 니다. (애플 주식 40년 일간 데이터: 10,080개 = 252일 x 40년) 눈이 번쩍 뜨였습니다. 더 많은 수치 데이터 외에 뉴스와 같은 비구조적 데이터, 판매 데이터, 검색 트렌드, 인공위성 이미지 등과 같은 대안 데이터를 쓰자고 합니다. 그러면서 인기 있는 기존 금융 이론이 실패하는 사례를 코드와 수식을 써서 보입니다. 새롭게 느껴졌습니다. 금융공학 관련한 책은 몇 번 읽었는데, 리스크 관리로서 세심하게 다룬 책은 이 책 외에 딱히 기억이 나지 않습니다. 아마 저자들에게는 너무나 당연한 주제라 그런 게 아닐까 싶기도 합니다.

 

이후에는 머신러닝, 딥러닝, 강화학습을 금융 시계열 데이터를 써서 설명하고 본격적으로 트레이딩에 대해 다룹니다. 어차피 책으로 종목을 찍어주지는 못할 노릇이니, 자신만의 트레이딩 봇을 만드는 방법을 서술합니다. 배포하는 방법까지 다루고 나면, 주의할 사항과 금융 인공지능의 전망을 논합니다. 마무리가 잘 됐다 싶습니다.

 

혹시나 하여 부연하자면, 이 책은 종목을 집어주는 주제는 다루지 않습니다. 일단 선택한 종목에 대한 의사결정을 다룹니다. 종목을 보는 눈은 알아서들 키워야 합니다. 앞서 말했다시피 파이썬 개발을 할 줄 알면서 투자 경험이 있어 종목을 찾아보던 독자에게는 도움이 많이 되지 않을까 합니다. 경제적 자유에 대해 고심하다 이 책을 집어 든 여러분이 무난하게 성공하길 바랍니다.

 

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