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파이썬으로 구현하는 로보어드바이저
포트폴리오 최적화에서 마켓타이밍, 팩터 투자, 딥러닝까지
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소개
목차
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1장. 초보 퀀트를 위한 투자 전략1.1 초보 투자자의 고민1.1.1 자산과 투자의 정의1.1.2 투자의 주요 속성, 위험과 수익률1.1.3 안전 자산과 위험 자산 1.2 현대 포트폴리오 이론1.2.1 수익은 높이고 위험은 작게 해주는 포트폴리오 이론1.2.2 효율적인 포트폴리오와 효율적 투자선1.2.3 현대 포트폴리오 이론의 가정 사항1.2.4 완전 자본 시장 가정1.2.5 이성적이고 합리적인 투자자1.2.6 평균-분산 가정1.2.7 분산 투자의 위험 축소 효과1.2.8 현대 포트폴리오 이론의 장단점1.2.9 현대 포트폴리오 이론의 대안2장. 평균-분산 모델2.1 평균-분산 모델2.1.1 평균-분산 모델의 실행 단계2.1.2 하이퍼파라미터 정의2.1.3 파라미터 추정2.1.4 평균-분산 모델 최적화2.2 자산 배분 전략2.2.1 자산 배분 전략의 실행 과정2.2.2 목표 설정2.2.3 시장 데이터 수집2.2.4 자산군 선택2.2.5 투자 유니버스 정의2.2.6 자산 배분2.2.7 주문 집행2.2.8 정기 리밸런싱2.2.9 시장 모니터링과 수시 리밸런싱2.2.10 포트폴리오 성능 모니터링2.3 개발 준비2.3.1 개발 프레임워크와 라이브러리2.3.2 디렉토리 및 파일 구조참고문헌3장. 평균-분산 전략 구현 및 시뮬레이션 분석3.1 평균-분산 전략 구현3.1.1 데이터 수집3.1.2 평균-분산 최적화3.1.3 거래 흐름 모델링3.1.4 평균-분산 시뮬레이션3.2 시뮬레이션 분석3.2.1 시뮬레이션 결과 전처리3.2.2 포트폴리오 성능 지
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저자 소개 5
KAIST 전산학과에서 컴퓨터 그래픽스를 전공했으며 LG전자 전자기술원, 티맥스소프트, 액센츄어 등에서 소프트웨어 연구 개발, 미들웨어 및 모듈형 로봇 플랫폼 제품 기획 업무를 수행했다. 인공지능 전문가로서 한국외국어대학교에서 딥러닝, 자료 구조, 데이터 마이닝을 가르치고, ㈜인공지능연구원에서 연구개발을 총괄했다.
현재는 SoftAI의 연구소장으로서 AI 솔루션 연구 개발을 하고 있으며 서울과학종합 대학원대학교 AI첨단대학원 겸직 교수를 역임하고 있다. 대표 저서에는 『Do it! 딥러닝 교과서』(이지스퍼블리싱, 2021), 『파이썬으로 구현하는 로보어드바이저』(에이콘,
KAIST 전산학과에서 컴퓨터 그래픽스를 전공했으며 LG전자 전자기술원, 티맥스소프트, 액센츄어 등에서 소프트웨어 연구 개발, 미들웨어 및 모듈형 로봇 플랫폼 제품 기획 업무를 수행했다. 인공지능 전문가로서 한국외국어대학교에서 딥러닝, 자료 구조, 데이터 마이닝을 가르치고, ㈜인공지능연구원에서 연구개발을 총괄했다.
현재는 SoftAI의 연구소장으로서 AI 솔루션 연구 개발을 하고 있으며 서울과학종합 대학원대학교 AI첨단대학원 겸직 교수를 역임하고 있다. 대표 저서에는 『Do it! 딥러닝 교과서』(이지스퍼블리싱, 2021), 『파이썬으로 구현하는 로보어드바이저』(에이콘, 2024), 『모두를 위한 컨벡스 최적화』(오픈소스, 2018)가 있다.
현재는 SoftAI의 연구소장으로서 AI 솔루션 연구 개발을 하고 있으며 서울과학종합 대학원대학교 AI첨단대학원 겸직 교수를 역임하고 있다. 대표 저서에는 『Do it! 딥러닝 교과서』(이지스퍼블리싱, 2021), 『파이썬으로 구현하는 로보어드바이저』(에이콘, 2024), 『모두를 위한 컨벡스 최적화』(오픈소스, 2018)가 있다.
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북경대학 수학과에서 응용수학, 중국인민대학 통계대학원에서 경제통계를 전공하고 중국 장성증권회사(북경)에서 6년간 계량화 투자 사업을 수행했다. 그 후 한국으로 이주해 KAIST 전산학과에서 AI 석사 학위를 취득했으며 인공지능연구원에서 금융 AI 솔루션을 연구하고 개발했다. 현재는 금융 시계열 예측 관련 연구 및 개발을 하고 있다.
경희대학교 산업경영공학과를 전공했으며 인공지능연구원에서 머신러닝 엔지니어로서 딥러닝을 활용한 이미지인식 솔루션 및 금융 AI 솔루션 개발을 수행했다. 현재 우리은행 마이데이터 플랫폼부에서 데이터 사이언티스트로 근무하고 있다.
경희대학교에서 응용수학과 경제학을 전공했으며 UNIST 수리과학부 금융수학랩에서 석사를 졸업했다. 이후 인공지능연구원에서 딥러닝을 활용한 로보어드바이저를 개발했으며 딥러닝을 활용한 시계열 데이터 분석 연구를 이어나가고 있다.
임페리얼 칼리지 런던에서 물리학을 전공한 뒤 UNIST에서 수학 석사를 졸업했다. 인공지능연구원에서 머신러닝을 사용해 로보어드바이저를 개발했으며 현재는 양자 컴퓨터를 사용해 금융 문제를 푸는 연구를 하고 있다.
품목정보
- 발행일
- 2024년 09월 30일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 20.84MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 458쪽 ?
- ISBN13
- 9791161758756
출판사 리뷰
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◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈◆ 금융 이론을 파이썬 코드로 변환, 실습을 통한 실전 이해◆ 투자의 주요 속성인 위험과 수익률◆ 수익은 최대화하고 위험은 최소화하는 현대 포트폴리오 이론◆ 현대 포트폴리오 이론의 자산 배분 전략인 평균-분산 모델◆ 시장의 상황에 따라 매도/매수 타이밍을 결정하는 마켓타이밍 전략◆ 투자 위험의 대응 능력 키우기 위한 시장 모니터링과 주요 시장 지표◆ 수익률을 결정하는 팩터를 분석하는 투자 방식인 팩터 투자 전략◆ 다양한 팩터를 종합적으로 분석하는 멀티 팩터 전략◆ 딥러닝 예측을 통한 시장 모니터링과 대응 전략◆ 평균-분산 모델의 한계를 돌파하는 블랙-리터만, 리스크 패리티 최적화 전략◈ 이 책의 대상 독자 ◈◆ 퀀트 기본 이론부터 최신 시계열 알고리듬까지 기초를 쌓고 싶은 사람◆ 포트폴리오 이론을 구현해 보고 싶은 사람◆ 다양한 자산 배분 알고리듬을 개념 설명과 함께 구현된 코드로 실행하고 확인하고 싶은 사람◈ 지은이의 말 ◈지난해 금융 AI 솔루션을 연구하고 개발하는 우리 팀에서는 로보어드바이저를 만들고 싶어 하는 사람들에게 우리의 경험과 지식을 나눌 수 있으면 좋겠다는 이야기가 나왔다. 퀀트 투자와 관련된 책이 이미 시중에 있고 인터넷으로 자료도 쉽게 찾아볼 수 있지만, 로보어드바이저의 핵심 엔진을 만들고 운영해 본 경험을 바탕으로 쓴 책이라면 사람들에게 실질적인 도움이 되지 않을까 하는 생각에 모두 공감했다. 그렇게 팀원들은 의기투합했고 각자 주제를 맡아서 원고를 쓰기 시작했다. 하지만 다섯 명의 저자의 머릿속에 있는 지식을 마치 한 사람의 머리에 있는 것처럼 일관되고 자연스럽게 표현하는 일은 만만치 않았고, 바쁜 일상에서 원고 작업을 하기 위해 많은 노력을 기울여야만 했다.대학원에서 인공지능 강의를 병행하고 있기에 금융 AI에
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