이 책은 파이썬, 머신러닝을 활용해 실제 금융 문제에서 샤용할  수 있는 알고리즘을 만들 수 있게 도와주는 책이다. 적용 사례로, 다양한 시장에서의 거래 전략, 파이썬 , 비트코인 등 많은 코드 예제들을 통해 쉽게 따라할 수 있게 되어 좋았다.

특히 내가 흥미롭다 느낀 것은 금융 머신러닝 모델 구현이 생각보다 어렵지 않고, 빅데이터 또한 필요하지 않다는 것이다.

엄청난 돈이 오가는 시장인 만큼 무언가 특별한 모델이나 구조를 짜야 된다는 고정관념이 있었지만, 금융 분야라고 다른 것이 아니라,기존 머신러닝 모델들을 그대로 적절한 변형을 통해 사용이 가능하다는 것이었다.

책은 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 머신러닝 모델들에 대한 실습을 통해, 비단 금융 관련 쪽이 아니라도 충분한 지식을 학습할 수 있다.

또한 책 초반부에 머신러닝, 파이썬에 대한 기본적인 기능, 모듈 등에 대해 설명되어 있었다.

책의 목적이 머신러닝 모델을 짜서 금융 문제에 적용하는 것이므로, 간단한 설명 정도로 수록되었다.  이를 통해, 기존에 알고 있는 관련 개념들을 복기하고 넘어갈 수 있다. 개인적인 의견으로, 기본적인 머신러닝 모델이나 파이썬 코드는 어느 정도 이해할 수 있지만, 관련 지식이 부족해 핵심이 되는 금융방정식(공식) 등은 자세히 이해하기 어려웠다. 

흥미로웠던 것은 가격, 거래량 등의 숫자 데이터기반 머신러닝 뿐만 아니라, 뉴스나 댓글 등의 자연어 처리 등을 통해서도 이러한 금융 머신러닝이 가능하다는 것에 놀랐다. 소위 '인간 지표' 등으로 불리는 것들을 이러한 머신러닝을 통해 정량화, 모델링할 수 있다는 것을 알게 되었다.

확실히 이러한 다양한 모델을 종합하여 금융 예측을 수행한다면, 기존 사람의 손으로 수행하는 것에 비해 수익률이나 신뢰도가 높아질 것 같다.