서점에서 미리 읽어봤다면 사지 않았을 책이다. 

일부 부분부분은 상세한데 크게 필요한 부분이 아니고 그걸 알게 되었다고 해도 그 내용을 보고 코딩을 할 수 있는 것도 아니니, 독자들이 이 책에서 기대하는 어필 포인트라 할 "주식투자"에는 별 도움이 안 되는 내용들이다. 그렇다고 "주식투자"가 아닌 일반적인 강화학습을 위한 실용서적이냐 하면 그것도 아니다. 그렇게 말하기엔 분량이 매우 적고 내용도 가볍다. 

전체적으로는 부실하다 뭔가 더 써야 할 것 같은데 중요한 코드 설명과 응용사례 설명은 대충하고, 중요하지 않은 딥러닝 결과 그래프들로 분량을 채우고 책 내는 데에 급급해서 말았다. 

저자가 딥러닝을 해봤다는 것과 그 결과를 그래프로 채운 것은 독자들에게 아무런 도움이 안 된다. 

게다가 저자가 얻은 성과도 그다지 좋지 않아 따지고 보면 강화학습으로는 자동주식투자 못한다는 결론을 내려야 하는 게 아닌가 할 정도다. 저자가 책에 올려놓은 강화학습 투자 성과는 강화학습으로 시장보다 약간 좋은 성과를 얻었다는 주장인데 내가 보기엔 오를 주식에서는 오르고 내릴 주식에서는 내리는 정도에 불과하다. 뭘 이걸로 분량을 채웠나. 

코드 설명에 좀더 치중했어야 했다. 독자가 어디에서 무엇을 손대서 다양하게 응용할 수 있는지 설명되어야 하는데 그건 별로 구색 갖추기 정도이고 책값을 생각하면 그냥 없다시피 하다. 

1. CNN은 잘 안다. 그래서 강화학습 공부하고 덤으로 주식투자도 배우려고 했다.

2. 이 책 읽어서는 강화학습 쪽 코드에 대해서 도움을 받기 어렵다.

3. 강화 학습을 위한 딥러닝 네트워크 설계에 대한 설명이 거의 없다.

4. 쓸데없이 Epoch 별로 그래프 그려서 보여주는데, 그래프 많이 보여주지만

그렇게 유용하지 않습니다.

5. 퀀트 투자 블로그 운영 중이신데, 이 책 일부러 내용을 빠뜨려서 쓴 게

 아니라면  주식 투자 재미 별로 없으실 듯.

6. 증권회사별로 데이터 가져오는 부분 상세하게 소개하는데, 글쎄요.

7. 책 두께에 치중하신 느낌입니다.

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총평 : 이 책에서 설명하는 방식으로 강화학습을 해서는 주식투자가 어렵다는 걸 깨달을 수 있습니다. 이게 이 책의 가치임.

삼성전자를 가지고 2016년 학습해서 2017년 투자하면 수익이남.

2017년 가지고 학습해서 2018년 투자하면 손실이 15%, 으힛.

속에 소스 코드에 보면 dropout이 0.5인데, 학습 노드의 가치가 50%이니

저자는 책 쓰면서 벌써 이 방식이 쓸모 없다는 거 아셨을 겁니다.

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추가로, 주식투자 시뮬레이션 결과 "성과가 좋았다"는 판단을

학회 논문에서는 써도 되는지 몰라도 책에서는 곤란하다고 생각합니다.

결과가 상당히... 마음에 안 들거든요.

파이썬과 케라스를 이용해서 어떻게 주식투자에 이용할 수 있는지에 대한 방법을 잘 설명해 놓았습니다. github를 통해서 모든 소스를 얻을 수 있고, 책에서 주요소스에 대한 설명도 잘 되어 있습니다. 그리고 사용자가 코드를 커스텀하여 사용할 수 있는 방법도 제공합니다. 아쉬운 점이 있다면 이 책에서는 LSTM신경망 하나의 모델을 가지고 실습을 하는 부분이 책의 1/5를 이루고 있습니다. 각 실습에 따른 결과에 대한 설명과 모델에 보충할 부분도 잘 설명해 주지만, 다른 머신러닝 모델을 적용하는 방법에 대해서 설명을 좀 더 해주었으면 좋았을 것 같다는 욕심을 가져봅니다.

딥러닝을 이용한 트레이딩이 가능함을 이론적으로 보여 준 책이라고 보여집니다.

즉, 실전용은 아니지만 전반적인 지식을 확보하는데 저는 괜찮았습니다.

지난해 여름 책에서 얘기하는 소스코드를 다운받아 환경구성하고 소스코드를 실제로 돌려봤습니다.

처음 파이썬(아나콘다, 파이참 등)과 딥러닝을 접하면서 시작했던 거라 환경구성하고 돌리는데만 시간이 상당히 소요되었고요. ".", "-" 이런 사소한 것들로 반나절을 보내기도 했습니다.

소스의 구성은 데이터를 수집-학습-판단-실행 이런 프레임과 로직이었습니다만,

증권서버 연결해서 실전에서 사용할 수 있는 그런 수준은 아닙니다.

실제 그런 실전 관련한 로직은 거의 전무합니다.

다만,

이런 것도 있구나 정도였고, 딥러닝 내부를 보여주는 건 아니라서 여기에 돈을 맡길 수는 없겠다는 판단을 하게되고 결국 알고리즘 트레이딩쪽으로 방향을 전환하게 했던 책입니다.

 소스코드의 프레임웍은 활용하기 괜찮았던 것 같고 학위와 논문을 위한 과정에서의 수집된 자료와 결과를 책으로 묶은 것같은 느낌이었습니다.

 내용에 실적과 한계 방향을 기술해주었다면 이책을 접한 사람들이 딥러닝으로 트레이딩은 할 수 없겠구나 하는 생각을 들지 않게 되었을 것같습니다.

댓글들을 보니 저처럼 역효과가 난 부분도 일부 있내요

최근 기사에 알고리즘 트레이딩으로 돈을 벌고 지금은 AI활용해서 펀드 등 트레이딩을 통해 나스닥에 최초로 상장한 한국회사가 있다는 기사를 봤습니다.

 이책하나로 가능성을 접지 않았으면 좋겠고 더 훌륭한 실전에 가까운 좋은 책들이 나왔으면 좋겠습니다.