대상 독자:

- 프로그래밍이 가능한 자. 

현재 IT분야를 비롯한 다양한 분야에서 머신러닝이 활용될 것으로 기대되고 있습니다. 금융분야에서도 이미 알고리즘을 활용한 트레이딩 시스템이 활발하게 사용되고 있지요. 

기존의 트레이딩 시스템이 적시에 사고 파는 것이 목적이었다면, 머신러닝을 적용한 트레이딩 시스템은 분석한 지표를 기반으로 매매여부를 결정합니다. 그렇기 때문에 트레이딩 시스템이 좋은 성능을 내기 위해서는 수많은 데이터 분석을 필요로 하는데요. 금융시장 자체가 특성상 분석에 활용할 수 있는 데이터가 방대하기 때문에 머신러닝을 잘만 적용한다면 좋은 결과를 낼 수 있는 환경을 제공한다 합니다. 

사실 트레이딩 시스템 구현에 대한 호기심도 있었지만 그보다도 머신러닝을 활용한 영역의 한 부분을 자세히 보고싶어 이 책을 선택하였는데요. 머신러닝이라는 큰 주제 내에서 트레이딩 시스템으로 활용하는 소주제로 범위를 좁히면서 머신러닝의 단편적인 면을 볼 수 있었던 계기가 되었습니다.

대부분의 코드는 외부 패키지의 기능으로 쉽게 구현할 수 있는 것들이며, 각 기능에 대한 소스코드와 대략적인 부연설명도 제공됩니다. 이것들은 꼭 알고리즘을 적용하지 않더라도 주가 데이터 분석 시에도 유용하게 사용할 수 있는 것들입니다. 아주 복잡한 알고리즘을 이용하여 프로그램을 구현하는 것이 아니라, 책이 설명하는 기본개념을 이해하고 실습하기 위한 용도로써 구현하려는 함수에 대한 설명과 테스트를 위한 기본 정보만을 제공하는 형태입니다. 

안에 들어있는 내용자체는 나쁘지 않다. 그냥 머신러닝을 공부하기 전에 어떤 개념이 있는지 깔끔하게 정리된 블로그 정도 읽는 기분으로 읽으면 된다. 문제는 나는 이걸 거의 2만원 돈 주고 샀다는 거다. 아무리 생각해도 가격에 비해 주는 정보가 적은거 같다. 솔직히 한빛에서 이 시리즈로 나온거 다 이정도 개념밖에 없는 빈약한 책이 아닐지 의심된다. 

부디 다음에는 가격에 걸맞는 정보를 줬으면 좋겠다.

머신러닝 / 알고리즘 / 트레이딩 

최근에 핫하거나 그래도 한번쯤은 들어 봤을것 같은 단어들의 조합이다.

나도 유명한 금융 회사의 트레이딩 시스템을 한번 따라 하거나 어떻게 되는지 보려고 하는데 참 도움 될것으로 생각하고 샀지만..

그냥 좋은 단어들을 위에 적어 놓은 것과 같이 나열한 수준에 지나지 않는다.

내용도 심도가 없고 마치 외부인이 전혀 알지 못하는 시스템에 대해서 적어 놓은 것과 같은 느낌이 많이 든다.

심도 있는 공부나 내용을 알기에는 적합하지 않은 점.. 하지만 간단히 보기에도 쉽지 않은.. 말 그대로 누구에게도 추천할 수 없는 책이 되어 버렸다.

차라리 트레이닝 시스템 하나에 대해서만 심도 있게 책을 써도 차라리 나았을거 같은데 하는 느낌이 든다.