· 머신러닝과 딥러닝을 활용한 투자 사례
· 금융 데이터 분석을 위한 넘파이, 판다스 활용법
· 파이썬으로 만드는 투자 전략과 주요 지표
· 금융 데이터를 이용한 전통 퀀트 전략 구현
· 머신러닝을 이용한 투자 전략 구현
· 딥러닝을 이용한 투자 전략 구현

1990년대 개인 투자자는 대개 전광판에 있는 차트 하나에 의존해 투자했었다. 그 당시 증권가에 시스템 관리를 돕던 지인이 있었는데, 그분은 직접 빠르게 차트 데이터를 확인하고 투자할 수 있어, 전광판 차트에 의존하던 개인 투자자 대비 높은 수익률을 낼 수 있었다. 하지만 컴퓨터가 보급되어 일반인도 쉽게 차트를 분석하게 되면서 그동안 누려온 알파가 점차 사라졌다고 한다.

머신러닝도 마찬가지 아닐까? 머신러닝과 컴퓨터 과학 지식, 수많은 데이터로 무장한 헤지펀드가 훨씬 유리해 보일 수 있다. 하지만 데이터 민주화와 더불어 많은 유용한 오픈 소스가 공개되면서, 일반인도 마음만 먹으면 데이터와 편리한 기능을 제공하는 금융 라이브러리를 사용해 머신러닝 기반의 퀀트 전략을 구현할 수 있는 시대가 되었다. 지금 준비하지 않으면 늦을 수도 있다. ‘지금’이 바로 여러분의 시간이다. 부디 이 책을 통해 더 많은 사람들이 머신러닝 기반 투자 전략 개발에 관심을 갖고, 인공지능이 투자 금융에 미칠 파급력을 함께 고민하게 되기를 바란다.


누구를 위한 책인가

· 일반 퀀트, 머신러닝 기반 계량 투자(퀀트)에 관심 있는 분
· 머신러닝을 실무(투자금융)에 적용해보고 싶은 투자자
· 금융 데이터에 관심이 많은 데이터 과학자, 학생, 일반인
· 4차 산업혁명 시대를 준비하는 금융업계 관리자
· 미국과 한국 금융업계에서 활용하는 머신러닝 알고리즘이 궁금한 분