한빛미디어

인공지능/데이터과학

퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩

파이썬과 케라스를 활용한 머신러닝/딥러닝 퀀트 전략 기술

한빛미디어

집필서

판매중

퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩
좋아요: 10
  • 저자 : 김태헌 , 신준호
  • 출간일 : 2020-08-20
  • 페이지 : 380쪽
  • ISBN : 9791162243312
  • 물류코드 :10331

합계 : 25,200

도서판매처

  • 나만의 투자 전략 실현을 위한 인공지능 퀀트 투자 학습법 
     
    알파고 이후 인공지능 기술은 제조, 의료, 교육, 게임, 보안 등 다양한 산업에 도입되었고, 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 한 서비스가 생겨났다. 금융권도 인공지능이라는 날개를 달고 진화 중이다. 고객 대응, 자산 관리, 종목 분석, 주식 거래 등 지능형 시스템과 빅데이터를 활용하여 다양한 분야에서 폭넓은 서비스를 제공한다.
     
    이 책은 주식 거래를 위한 자료 수집부터 퀀트 투자 전략과 머신러닝/딥러닝을 이용한 투자 전략까지 상세히 설명한다. 알고리즘 트레이딩에 대한 머신러닝과 딥러닝 방법의 한계와 가능성을 명확히 알려주고, 실전에서 활용 가능한 최신 모델링 기법을 알려준다. 예제 코드는 이해하기 쉽도록 짧고 간단하게 구성했다. 이 책의 내용을 잘 따라 하면 자신만의 투자 가설을 검증하고, 자신만의 투자 기법을 머신러닝 툴로 실현하며, 계량적 투자 전략을 구현하는 과정에서 만나는 문제를 해결할 수 있다.
     
    • 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

     

     

    출판사 리뷰

     

    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

     

    퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩_3차 수정_700px.jpg

  • [저자] 김태헌

    데이터 과학자로 하나금융융합기술원에서 로보어드바이저, 신용평가 시스템 개발 등의 프로젝트에 참여하고 있다. 중학생 때부터 10여 년간 중국에서 거주하며 베이징 대학교를 졸업했고 미국 캘리포니아 대학교 샌디에이고에서 국제경제 석사 학위를 받았다. 역서로는 『단단한 머신러닝』과 『데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집』(이상 제이펍, 2020)이 있다.

    [저자] 신준호

    컴퓨터소프트웨어학을 전공했으며, 하나금융융합기술원 AI 퀀트팀에서 로보어드바이저, 투자 전략 백테스팅 시스템 등을 개발한다.

  • CHAPTER 1 금융과 투자 영역의 머신러닝

    1.1 AI, 금융, 투자의 삼자관계

    1.2 실제 투자 영역의 머신러닝 응용 사례

    1.3 투자 영역에서 활용하는 알고리즘

    1.4 투자 영역에서 활용하는 데이터

    1.5 마치며

     

    CHAPTER 2 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 활용법

    2.1 날짜와 시간

    2.2 금융 데이터 전처리와 분석을 위한 판다스 사용법

    2.3 금융 데이터 분석을 위한 오픈 API 활용

    2.4 마치며

     

    CHAPTER 3 파이썬으로 만드는 투자 전략과 주요 지표

    3.1 바이앤홀드 전략

    3.2 투자 성과 분석 지표

    3.3 마치며

     

    CHAPTER 4 전통 퀀트 투자 전략

    4.1 전통 퀀트 방법론 소개

    4.2 평균 회귀 전략

    4.3 듀얼 모멘텀 전략

    4.4 가치 투자 퀀트 전략

    4.5 마치며

     

    CHAPTER 5 금융에서의 머신러닝

    5.1 왜 머신러닝을 활용해야 하는가?

    5.2 머신러닝 알고리즘 소개

    5.3 금융 시계열 데이터에 대한 교차 검증 방법

    5.4 금융에서의 데이터 전처리

    5.5 머신러닝을 활용한 전략의 평가 지표

    5.6 백테스팅

    5.7 머신러닝 알고리즘 구현을 위한 사이킷런

    5.8 마치며

     

    CHAPTER 6 머신러닝을 이용한 투자 전략

    6.1 ETFs를 활용한 주가 방향 예측

    6.2 k-최근접 이웃 알고리즘을 활용한 투자 전략

    6.3 클러스터링 알고리즘을 활용한 종목 분류

    6.4 마치며

     

    CHAPTER 7 금융에서의 딥러닝

    7.1 딥러닝

    7.2 딥러닝 알고리즘 구현을 위한 케라스

    7.3 마치며

     

    CHAPTER 8 딥러닝을 이용한 투자 전략

    8.1 CNN을 활용한 캔들차트 예측 분석

    8.2 RNN을 활용한 주가 방향성 분류 예측

    8.3 오토인코더를 활용한 주가 데이터 생성

    8.4 마치며

     

    부록 A 파이썬 시간/날짜 라이브러리 

    부록 B 파이썬을 이용한 백테스팅 API 

    부록 C 금융 용어 및 주요 거시 경제 지표 

    부록 D 금융 관련 파이썬 라이브러리 

  • 추천사

     

    당신은 자산을 투자할 때 이번 한 번만 수익을 기대하는가, 아니면 지속적으로 수익을 내고자 하는가? 어쩌다 한 번이 아니라 지속적으로 수익을 내기 위해서는 직감에 의존하지 말고 데이터와 알고리즘을 기반으로 투자해야 한다. 즉, 투자에서 재료는 데이터이고 그걸 요리해서 수익을 내는 방법은 퀀트 전략 모델링 및 머신러닝이라고 할 수 있다. 이 책은 여러 가지 레시피는 물론이고 어떻게 데이터를 요리해서 수익을 낼지에 관해 기본기부터 고급 기술까지 폭넓게 다루고 있다. 예제를 하나하나 따라 하다 보면 어느새 자신만의 투자 레시피를 만들고 있는 당신을 발견하게 될 것이다.

    _김도국, 카카오엔터프라이즈 AI 연구원

     

     

    인공지능과 빅데이터는 우리 삶의 곳곳에 파고들었고 금융도 더는 예외가 아니다. 이 책은 이러한 시대의 흐름에 발맞춰 퀀트 투자를 효과적으로 정리하고 알기 쉽게 설명하고 있다. 퀀트 투자를 시작하는 이들을 위한 입문서이자 투자 전문가들이 놓치기 쉬운 포인트도 짚어주는 전문서다. 이 책을 통해 한국의 투자 전문가들이 글로벌 퀀트 투자자로 거듭나는 기회를 얻게 될 것이다. 또한 한국 금융 시장이 글로벌 시장으로 도약하는 데 좋은 발판이 될 것으로 기대한다.

    _김보미, 하나금융융합기술원 책임연구원 / 전) 뱅크오브아메리카 퀀트

     

     

    이 책에는 저자의 경험과 노하우가 압축되었다. 단순 최신 트렌드를 좇는 것이 아니라 실무에서 실제로 사용하는 기술을 예제를 통해 쉽게 풀어나갔으며 섬세하게 디테일도 놓치지 않으려 노력한 흔적이 곳곳에 엿보인다. 다양한 각도에서 생각할 수 있도록 독자를 이끄는 점이 인상적이다.

    _김슬기, LG CNS 미래전략사업부

     

     

    금융투자 분야는 전통적인 제조업과 달리 인적 자원에 크게 의존하는 지식기반 산업이다. 하지만 인공지능이 금융 지식을 사람과 비교할 수 없는 속도로 습득하기 때문에, 미래의 금융투자는 현재와 완전히 다른 양상으로 전개될 것이다. 데이터에 기반한 현명한 투자 의사결정에 대한 인사이트를 얻고 싶은 분에게 꼭 추천하고 싶은 책이다.

    _남민주, 미래에셋자산운용 부동산운용본부

     

     

    나는 미국 Dataminr에 근무하는 동안 트위터를 실시간 분석하여 기업 관련 사고는 물론 테러, 총기난사 등 사건 정보를 발생 직후 실시간으로 투자기관에 제공했었다. 이렇게 미국 금융업계는 다양한 데이터를 AI 기술로 적극 활용하고 있다. 투자 전략이 기밀인 금융계의 특성상, 기관과 전문가가 얼마나 발 빠르게 AI를 공부하고 활용하는가에 따라 실력차가 크게 벌어질 것이다. 이 책은 바로 그 시작 지점에서 독자에게 기본 지식과 앞으로의 공부 방향을 친절하게 제시하고 있다.

    _박소영, 전) 미국 Dataminr Domain Expert

     

     

    급변하는 금융업계가 앞으로 어떻게 바뀔 것인지에 대해 훌륭한 인사이트를 불어넣는 책이다. 생소했던 AI 분야가 장차 금융업계에 어떻게 녹아들어갈지, 저자는 쉬운 용어와 구체적 사례 및 데이터를 기반으로 독자들을 매료시킨다. 저자가 가리키는 길을 따라가다 보면 금융업계의 미래가 그려질 뿐만 아니라 내 자산을 어떻게 관리할지에 대한 인사이트도 얻게 될 것이다.

    _이요한, 케이프투자증권 IB 사업부

     

    2020년 4월 기준 증권사에 개설된 주식계좌는 약 3,100만 개로 대한민국 인구의 절반을 넘어섰다. 경제 성장의 둔화와 지속되는 저금리 기조로 1%대 예금 금리도 보장받지 못하는 시중의 유동성이 새로운 투자처를 찾아나서는 건 당연한 절차로 보인다. 이 책은 계량 분석, 프로그래밍과 인공지능 개념이 보편화된 오늘날의 투자자에게 합리적인 투자 전략과 이를 위한 기술을 함양해주는 좋은 입문서다. 이 책을 접한 후 퀀트 투자는 이제 전문가의 성역이 아니다. 정복의 대상이 될 것이다!

    _이황복, 삼정KPMG Data & Analysis 시니어 컨설턴트

     

     

    4차 산업혁명 시대에 걸맞게 금융의 다방면에서도 인공지능이 적용되고 있다. 방대한 데이터 속에서 양질의 데이터를 추출하기 위한 투자 도구로 머신러닝/딥러닝이 새롭게 부상하고 있는 것이다. 이 책은 머신러닝/딥러닝의 트렌드와 투자 영역에서의 실전 적용 사례를 이해하기 쉽게 설명하고 있다. 현업 종사자뿐만 아니라 일반 투자자에게도 새로운 투자 방법을 안내해주는 훌륭한 길잡이가 될 것이라 기대한다.

    _정승원, 한국투자증권 투자공학부

     

     

    이 책은 실제 투자자 입장에서 아직은 뚜렷하지 않은, 그러나 피할 수 없는 머신러닝 및 인공지능과 금융투자의 교차로에 대해 심도 있게 기술하고, 앞으로 금융투자가 나아가게 될 여러 방향에 기반이 되는 방법과 예제를 제시하여 시야를 넓혀준다. 이 책을 통해 투자자들은 금융투자 분야에서 어떠한 데이터가 어떠한 모형을 통해 머신러닝과 인공지능을 활용하게 될지 직접 시험해보고, 다가오는 미래의 금융투자에 한걸음 더 가까이 다가갈 수 있을 것이다.

    _정승재, Viva Republica(토스) 데이터 사이언티스트



    • 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.


       


       


      퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩/한빛미디어


       


      책 리뷰에 들어가기에 앞서, "퀀트 전략"이라는 단어가 생소한 나같은 분들을 위해 무슨 뜻인지 찾아봤다.



      퀀트 투자란 오로지 ‘숫자’에만 기반해 투자 결정을 내리는 방식이다. 
      "퀀트 투자에 푹 빠진 개미들" 한경 기사 발췌(기사 본문 링크)

      즉 개인의 경험, 신문 기사, 주변의 카더라 등 정성적 지표를 배제하고 오로지 해당 주식의 기존 가격, 고려해야 할 시장의 변동 지표 등 숫자만을 근거로 매도/매수 타이밍을 결정하는 투자 방식이라고 하겠다.


      "애니멀 스피릿"에 근거해 투자 시기를 결정하는 방식과는 상반되는 개념으로 볼 수 있을 것 같다.


      이렇게 숫자화 되어있는 지표를 토대로 거래 시점을 잡는 것은 코드에게 너무나 친절한 환경이 아닐 수 없다. 물론 판단을 내릴 근거가 될 모델을 설계할때는 인사이트를 가진 인간이 개입하여 조절을 할 필요성이 있고, 실제로 경제는 기존에도 유사한 사례가 없었고 앞으로도 없으리라 예상헀던 사건이 갑자기 등장하는 일이 심심치 않게 발생하니 한 번 개발한 모델은 지속적으로 들여다보며 조율해야 할 것 같긴 하다.


       


      아무튼 이 책은 이런 퀀트 전략을 위해 파이썬 코드를 사용하고 머신러닝을 활용해 기술을 만들어 트레이딩을 진행하는 이야기를 담고 있다.


      책의 서문에서 추천하는 독자는 다음과 같다.



      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

      이 중 나는 "금융 데이터에 관심이 많은 일반인" 정도에 속할 것 같은데, 사실상 책은 1장에서는 퀀트 전략에 대한 이론적 설명을 하지만 이후부터는 실제 코딩을 보여주기 때문에 파이썬이 뭔지 모르는 일반인이라면 책에서 확인할 수 있는 내용이 많지 않을 것 같다. 금융업계 관리자도.. 음.. 코드 모르는 분이라면 그래서 이게 무슨 소리야 할 수도 있을 것 같다.


      실용서가 아니기 때문에 코드에 사용하는 모든 함수를 다 알려주진 않는다. 눈치껏 따라 타이핑하고 궁금한 건 각자 구글링해서 참고해야 하기 때문에 책을 읽는 속도가 생각보다 안났다. 사실은 리뷰를 적는 지금 총 8개 장으로 구성된 책에서 간신히 3장에 접어든 상황이다. 


      파이썬을 아직 장님 코끼리 다리 만지듯밖에 하지 못하는 나같은 독자에게는 지금 보는 것은 좀 많이 이르다고 말리고싶다. 적어도 파이썬으로 데이터 전처리를 하는 실무를 해봤고, 그 데이터로 머신러닝을 한 번이라도 돌려본 경험이 있는 독자라면 나보다는 책을 훨씬 빨리 읽고 이해도 빠를 것이라 예상한다.


       


    •  



      <퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩>,김태헌/신준호 지음, 한빛미디어, 2021



       



      주식투자는 어렵지 않다. 계좌 개설해 예치금 납부하고 주문하면된다. 주식투자를 통해 수익을 내는 것은 쉽지 않다. 전문투자자가아닌 직장인이 주식투자를 통해 매월 월급 만큼의 수익을 내기는 어렵다. ‘무릎에서 사고 어깨에서 팔라고 하는데, ‘무릎에서 팔고, 어깨에서산다’. 열에 아홉은 실패해도 한 번만 성공해 수익이라도 나면 좋지만,어찌 된게 한 번 성공하고 아홉은 실패한다. 그러니 내가사면 떨어지고, 내가 팔면 올라간다고 푸념한다.



       



      증권사나 포털사이트에서 제공하는 정보도 많아 저평가된 주식을 찾아보고자 시도한다. 하지만 워낙 방대하고 이를 일일이 찾아야하는 수고로움에 시간이 없다는 핑계로 포기하기 일쑤다. 좋은 종목이라며 추천하는 뉴스를 들어도 상투가 아닐까 두려움이 앞선다. 역시하수다.



       



      알고리즘을 이용한 로보어드바이저 서비스도 나왔지만 인공지능, 알고리즘에대한 이해가 부족해 믿을 만한 로보어드바이저인지 판단이 안 선다. 로보어드바이저는 플랫폼으로 수수료를수취하니, 상승장이든 하락장이든 이용자가 있다면 수익이 날 것이고, 나는수익이 나든 손실이 나든 수수료 등 부대비용을 부담해야 하니 잘해야 본전 아닌가 싶어 이도 망설인다.



       



      그럼 직접 만들어봐? 라고 무모하게 도전해 <퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩>을 펼쳤다. 제시된 예제 파일을 따라하고 기본적인 것일지라도 이해한다면 초보 수준의 알고리즘을 만들 수 있지 않을까 싶었다. 결론은 퀀트 전략에 대한 이해도를 높일 수 있었고, 파이썬을 통해머신러닝과 딥러닝으로 연결하는 방법에 대해 알 수 있었다.



       



      딥러닝을 이용한 투자 전략을 제시한 논문의예제를 구현해 다양한 퀀트 투자 전략을 코딩할 수 있도록 돕는다. 주가 데이터를 캔들차트 이미지로 변환해합성곱 신경망(CNN)으로 학습하여 주가 방향을 예측하는 방법과 시계열 데이터를 기술지표로 가공해 LSTM 모델로 주가 데이터를 학습해 다음날 주가를 예측하는 방법, 오토인코더를활용해 주가 수익률 데이터와 패턴이 비슷한 데이터를 만드는 방법에 대해 학습할 수 있다.



       



      퀀트 투자를 달리 표현하면 데이터 기반 전략이라고 할 수 있다. 머신러닝이나 딥러닝을 활용하는 투자 방법도 데이터 기반의 투자 전략이기 때문에 모두 퀀트 투자 전략으로 분류할수 있기 때문이다() 퀀트는 정략적 방법론을 기반으로 투자의사를 결정하는 것이며, 여기서 정략적 방법론이란 모든 것을 수치화하는 것을 의미한다.(115)



       



      듀얼 모멘텀은 투자 자산 가운데 상대적으로 상승 추세가 강한 종목에 투자하는상대 모멘텀 전략과 과거 시점 대비 현재 시점의 절대적 상승세를 평가한 절대 모멘텀 전략을 결합해 위험을 관리하는 투자 전략이다.(134)



       



      이미지넷 경진대회에서 이미지 인식 머신러닝 알고리즘()() 해가 바뀔 때마다 성능이 개선된 것을 확인할 수 있다.()
      하지만 금융 특히 투자 영역에서는 이런 빠른 발전을 기대하기가 어렵다. 산업계에서 예측력이 좋은 알고리즘을 만든다면 공개하지 않을 것이고, 학계에서는실제 트레이딩 실적보다는 모델의 성능(예측 정확도)에 초점을맞추려 하기 때문이다.(202~203)



       



      다만 아직 파이썬을 다루는 스킬이 부족해 제시된 예제를 원활히 다루지 못한 아쉬움이 남았다. 기본적으로 파이썬을 다룰 수 있고, 투자 전략 등 금융지식이 있어야제시된 방법들을 이해하고 실행할 수 있다. 입문자라면 다른 책을 통해 파이썬과 금융지식을 학습한 후도전하면 좋을 듯 하다.



       



      * 해당 도서는출판사로부터 무상으로 제공받았으며, 제 주관에 따라 솔직하게 작성했습니다.


       


    • [나의 한줄 추천사]



      금융 데이터 기반으로 머신러닝/딥러닝을 통해서 나만의 투자전략을 짜고 싶다면 이 책을 보라






      [책 추천 이유]



      데이터 분석을 하는 이유는 올바른 의사결정을 하기 위함이다. 돈과 연결되는 의사결정일 경우에는 더욱더 데이터 기반 의사결정이 중요할 것이다. 이 책은 주식거래 할때에 데이터를 바탕으로 투자 가설 검증을 통해서 실패하지 않는 법을 가르쳐준다.






      [내가 찾고자 했던 질문들]



      1. 주식은 누구도 예측할 수 없다고 하는데, 머신러닝/딥러닝을 통해서 가능할까?



      - 완벽하게 예측할 수 는 없으나, 보조적인 의사결정이나 새로운 알파를 찾는데는 도움을 준다. 충분히 도전할 만한 가치가 있는 분야이다.






      2.어떤 방식으로 퀀트 투자 전략을 짤 수 있나?



      (1) 이미 잘 알려진 지표들로 부터 유효한 시그널을 찾아낼 수 있다. 그 지표는 일종의 파생변수인데, 대표적인 파생 변수들로 연평균 복리 수익률(CAGR), 최대 낙폭(MDD), 변동성(Vol), 샤프지수(위험대비 수익성 지표) 등이 있다.



      (2) 전통 퀀트 투자 전략으로는 모멘텀 지표를 활용한 "평균회귀" 전략, 투자 자사 가운데 상대적으로 상승추세가 강한 종목에 투자하는 상대 모멘텀 전략과 과거 시점 대비 현재 시점의 절대적 상승세를 평가한 절대 모멘텀 전략을 결함한 "듀얼 모멘텀" 전략, "가치 투자" 전략이 있다.



      (3) 머신러닝을 이용한 SVM, 랜덤포레스트 등을 이용하여 주식 가격을 예측함으로써 퀀트 투자 전략을 짤 수 있다.



      (4) 딥러닝을 이용한 LSTM 주식 가격 예측, 오토인코더를 통해서 데이터를 증강시켜서 풍분한 데이터를 바탕으로 가격을 예측해 볼 수 있다.






      3. 퀀트 전략 모델 검증은 어떻게 하는가?



      - 백테스팅(back-testing) 특정 전략을 과거에 적용했을때 어떠한 결과가 나오는지 시뮬레이션을 통해서 검증해 볼 수 있다.


    • 이제 주식, 코인등의 투자가 없이는 살아가기 힘든 시대가 되었다.



      나도 최근에는 주식이나 코인에 소량 투자하면서 수익을 보고자 했는데, 다양한 의견에 이리저리 치이고, 하락장에 불안해하면서 보다 확실한 투자 방법을 익히는 것이 필요하다고 생각되었다.


       


       


       



      그러다 이 책을 접하게 되었다. ‘퀀트’, ‘인공지능’ 등 이전에 어느정도 들어 보았지만, 이들을 결합해 새로운(이미 사용하는 곳도 있지만) 투자 전략을 만든다는 것이 매우 흥미로웠다. 특히, 머신러닝, 딥러닝을 도입한다고 하지만 심화적인 개념이 아니라, 파이썬이나 사이킷런 등의 라이브러리에 대한 기본적인 이해만 있으면 충분히 만들 수 있는 그러한 방법을 소개하고 있어 참 마음에 들었다.


       


       


       



      나도 몇 가지 예제들을 따라해 봤는데, 생각보다 쉬워서 좋았다. 재무 데이터를 크롤링을 통해 불러오고, 이를 적절하게 가공해서 이동평균선, 모멘텀 등 다양한 개인만의 지표를 만들어 자동 투자를 한다는 것이 또한 정말 신기했다.


       



      아직 본격적으로 실전에 사용할 만한 것들을 만들진 못했지만, 종목/자산 및 사용하는 알고리즘 등을 이리저리 바꿔 가면서 공부해보는 자체가 이러한 시대의 흐름에 따라가는 데 도움이 되리라 생각한다. (이런 하나하나마다 예측률 및 정확도가 달라지기 때문에, 직접 코딩을 해 보면서 맞춰보는 것이 더욱 도움이 될 것이다.)


       





       



      다만, 투자 수익률의 예측 정확도가 50%~60%정도에 머무른다는 것은 어쩔 수 없는 일이다 싶었다. 일반적으로 사용하는 데이터들과 달리, 시계열의, 다양한 feature들이 존재하는 데이터를 처리해야 하다 보니 간소화할수록 정확도가 떨어지고, 반대로 과적합 문제도 발생하게 된다. 지금 당장은 오른다/내린다 중에 하나만 찍는 것과 별반 차이가 없지만, 점차 기술이 발전하게 된다면, 투자의 대세는 이러한 AI 기술을 활용한 쪽으로 흘러가게 될 것이라 생각한다.


       



      "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."


       

    • 세상에 데이터가 많아지면서 이러한 데이터를 투자에도 접목시키는 사례가 많아지고 있습니다. 단순한 몇 개의 데이터는 엑셀로 간단하게 다룰 수 있지만 어느 수준을 넘어서게 되면 프로그래밍이 필요해지는 단계가 옵니다. ‘퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩’은 파이썬이라는 프로그래밍 언어를 사용하여 투자에 필요한 데이터를 다루는 방법을 설명하고 있습니다. 단순한 코딩을 넘어 머신러닝, 딥러닝까지 설명하고 있습니다.


       


       


      퀀트전략은 투자에서 수치화할 수 있는 데이터를 활용하는 것을 말하는데, 쉽게 말해 컴퓨터로 데이터를 분석하면서 투자하는 전략이라고 생각하면 됩니다. 거기에다 요즘 유행하는 인공지능(머신러닝, 딥러닝)을 투자에 활용하는 움직임이 많은데 그 연장선에 이 책이 있다고 생각하면 됩니다. ‘퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩’은 초보를 위해 파이썬 문법부터 설명하는 책이 아닙니다. 독자가 프로그래밍과 투자에 대해 어느 정도 알고 있다 생각하고 쓴 책입니다. 파이썬을 전혀 모른다면 책이나 유튜브로 간단한 문법정도는 익히고 볼 것을 권합니다.


       


       


      책의 초반에는 퀀트 전략이 무엇이며 현재 어떻게 사용되고 있는지 사례를 보여줍니다. 퀀트 투자에 필요한 도구로 파이썬을 쓰는데 여기서 꼭 필요한 라이브러리, 함수를 그 다음에 배웁니다. 파이썬은 데이터로 모든 것(분석은 물론 백테스팅, 시각화 등)을 할 수 있는 범용 프로그래밍 언어로 배워두면 정말 쓸모가 많습니다. 


       


       


      퀀트 전략에 필요한 기초를 다진 후에는 본격적으로 퀀트 전략을 구현해봅니다. 올드한 퀀트를 넘어 머신러닝, 딥러닝까지 모든 내용은 아니지만 많은 내용을 다루고 있습니다. 뭐든 처음은 쉽지만 나중에 갈수록 복잡한 이론, 코드가 나오기 때문에 집중해서 읽어야 합니다. 특히 머신러닝, 딥러닝은 수학적 지식이 필요하기 때문에 많이 복잡해보입니다. 실제로 좀 복잡한데 개발자라면 알겠지만 보통 이런건 코드로 따라하면서 적응하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 책의 목차를 참고하세요.


       


       


      퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩. 책의 모든 내용을 이해하고 따라하지는 않았습니다. 퀀트 전략을 파이썬 코드로 어떻게 구현하고 사용하는지를 개략적으로 파악하는 것도 사는데 도움이 되지 않을까 싶습니다. 시중에 나와있는 인공지능 투자 상품이 뭔지는 대강 알 수 있으니까요. 퀀트가 투자의 모든 것은 아니지만 활용할수록 수익률이 좋아지지 않을까 생각합니다.


       


       


      "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."


    • 








      2017년 미국 나스닥이 갑자기 급락했다. 주식 시장의 모든 일은 예측이 아니라 사후 해석만 있다. 이때는 조금 달랐다. 나스닥이 급락한 이유는 펀더멘털의 변화가 아니라 모멘텀이었다. 프로그램 매도가 오류로 일시적으로 몰려 급락을 유도한 것이다.


       


       



      https://www.news1.kr/articles/?3024171
















       



      나는 직접 투자 비중이 더 높지만 자산 배분과 투자 분석 시간을 줄이기 위해 퀀트 투자에 관심이 가기 시작했다. 퀀트 투자를 직접하지 않더라도 비계량 투자와 계량 투자를 모두 적절히 이해할 수 있어야 시장 참가자들의 패턴을 읽을 수 있고 인플레이션을 이기는 수익을 안정적으로 얻을 수 있을 거라 생각했다. 퀀트 투자를 설명하는 책을 몇 권 읽어보았지만 이해하기 어려웠다.


       












       



      <퀀트전략을 위한 인공지능 트레이딩> 책은 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 활용법, 파이썬을 이용한 투자 성과 분석, 머신러닝과 딥러닝을 활용한 금융 데이터 활용 전략까지 배울 수 있다. 따라 할 수 있는 파이썬 코드도 있지만 기본적인 지식은 있어야 따라 하기 수월할 거다.


       


       



      부록으로 계량 투자 관련 투자에 관심 있는 독자를 위한 추천도서 목록도 있어서 이 책을 읽고 나서 읽으면 더 이해하기 쉬웠을 듯하다. 전에 추천도서를 이 책보다 먼저 읽었는데 다시 읽으면 더 잘 이해할 수 있겠다.


       



      일반 퀀트, 머신러닝 기반 계량 투자(퀀트)에 관심 있는 일반인, 머신러닝을 실무(투자금융)에 적용해 보고 싶은 투자자, 금융 데이터에 관심이 많은 데이터 과학자, 4차 산업혁명 시대를 준비하는 금융업계 관리자, 미국과 한국 금융업계에서 활용하는 머신러닝 알고리즘이 궁금한 분이 참고하기 좋은 책이다. 파이썬 활용뿐만 아니라 퀀트 투자에 관한 지식도 쌓을 수 있다.










    • 1.인트로


      최근 주식열풍과 인공지능의 열풍이 불면서 인공지능을 활용한 트레이딩 서비스를 만드는 사람들이 많다.


      하지만 대부분의 사람들은 AI의 A도 모르는 경우가 많고, 어떻게 시작해야할지 전혀 모른다.


      이 책은 자신만의 트레이딩 방법을 인공지능에 학습시켜 나 대신 트레이딩을 해주는 프로그램을 만들 수 있게 도와준다.



      2.메인 내용


      1. 금융과 투자 영역의 머신러닝


      2. 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 활용번


      3. 파이썬으로 만드는 투자 전략과 주요 지표


      4. 전통 퀀트 투자 전략


      5. 금융에서의 머신러닝


      6. 머신러닝을 이용한 투자 전략


      7. 금융에서의 딥러닝


      8. 딥러닝을 이용한 투자 전략


       


      이렇게 목차가 구성되어있다.


      파이썬으로 프로그램을 만드는데, 정말 코딩 기초부터 어떻게 바로 접목하고, 자신의 전략을 어떻게 넣을지까지 상세하게 기록되어있다.


      당연한 말이지만, 처음하는 사람이 보고 따라하지 못할 정도의 내용이면, 한빛미디어에서 출판을 하지 않았을 것이다.


      자신의 AI를 만들수도 있긴하고, 최근 부상하고 있는 AI에 대한 경험을 할 수 있는 것 같다.


       



      3.나의 생각


      먼저 나는 전공자지만, AI에 관련된 지식이 전혀 없는 상태로 시작했다.


      파이썬과 케라스를 사용한다는데, 자세한 내용은 책에 상세히 설명되어있고, 많은 그림으로 이해도 도와준다.


      필자는 부업으로 해보고 싶어서, 일주일정도 하루 3시간씩 투자하면서 직접 프로그램을 만들어보았다.


      실제로 돈을 다뤄보진 않았지만, 책만 따라가고, 자신이 생각하는 지표들을 활용해서 퀀트투자를 AI를 통해 할 수 있는 것을 깨달았다.


       



      4.마무리


      AI는 너무 추상적이고 현실에서 활용못할 것 같지만, 이 책을 통해 AI를 실제로 다뤄보면서 좀더 가까워 질 수 있기도 한듯한다.


      부업으로 AI 퀀트 트레이딩을 생각하거나, 금융권에 관심있으면 한번쯤은 읽어보며, 따라해보면 정말 좋은 경험이 될 것 같다.


       


      "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

    • ‘투자에서의 데이터활용은 유용할까?’


      _


      투자를 지속적으로 하다보면, 가장 효율적인 투자법이 무엇인지 고민하게 되는 것이 아주 자연스러운 수순입니다. 워렛버핏의 방식을 흉내내보기도 피터린치의 방법을 따라해보기도, 수많은 투자자들의 저서들을 읽게 되죠. 그러다가 단기간의 효율적으로 시세차익을 내는 트레이딩기법에 빠지기도 합니다. 그러다보면, 최대한 안전마진을 확보하면서 수익을 내는 공식이 무엇이 있을까를 자연스레 생각하게 됩니다. 그리고 그 결과값이 바로 퀀트 전략인데, 퀀트전략이 가장 최적화된 기법이던 아니던간에 어느정도 주식투자를 해본 분들이라면 퀀트에 대해 조금이라도 보지 않은 분은 없을 겁니다. 왜냐하면 수많은 변수, 데이터들을 몇가지 공식과 분석기법에 적용해서 도출되는 적정 주가가는 마법의 공식처럼 보이기 때문이죠. 만일 여기에 관심있다면 <퀀트전략을 위한 인공지능 트레이딩>은 아주 흥미로운 서적이 될 것입니다.


       


      본서는 금융과 투자영역에서의 머신러닝이 아주 유용하다는 전제하에 금융데이터 분석을 위한 파이썬 활용법과 파이썬을 통한 투자전략과 지표, 퀀트전략과 머신러닝, 그리고 딥러닝을 통한 투자전략에 대해 연구한 서적입니다. 이렇게 얘기해보면 되게 멋있고 화려해보이는 서적인데, 사실 실제로도 본서를 보다보면 아주 엄청난 연구를 했고, 서적제작을 위해 진행한 콘텐츠들을 보면 숙연해질정도로 대단하다는 생각이 들게합니다. 게다가 본서는 파이썬과 코딩을 이해하지 못하면 본서에 나오는 퀀트전략을 온연히 이해하지 못할 수도 있다는 특징이 있지요. 


       


      아이러니하게도 그 특징이 본서의 장점이자 단점입니다. 기존에 머신러닝과 파이썬 전문가들이 보기에 최적화된 서적이고 이런 분야를 잘 모르는 투자자들에게는 굉장히 거리감이 느껴지는 서적입니다. 그래서 파생되는 문제는 이제 퀀트전략을 통한 트레이딩 기법을 알면 남들과는 다른 방식으로 주식투자나 코인투자를 해서 돈을 벌 수 있겠다는 착각을 심어줄수 있다는 겁니다. 그.러.나 주식시장이나 거래시장이 그렇게 단순하지 않습니다. 왜냐하면 주식시장의 경우는 차트분석도 중요하지만 사람들의 심리, 그리고 수많은 정보들이 존재하는 시장이기 때문이고, 이 모든 변수가 퀀트전략에 오롯이 반영되는 데에는 한계가 있기 때문이죠.


       


      그렇다면 퀀트전략은 무의미하냐? 그렇지도 않습니다. 퀀트전략은 분명 도움이 됩니다. 하지만 퀀트전략에 매몰되는게 아니라, 투자를 위한 적정주가 밸루에이션을 위해 조금씩 해도 충분합니다. 반복하지만 퀀트전략이 전가의 보도가 아니라 좋은 기업을 선별할 경우 적장 매수/매도를 위한 보조전략으로 사용한다면 아주 유용하다는게 제 개인적인 생각입니다. 그리고 적절한 분산을 할 경우에는 퀀트를 통한 트레이딩이 지속적인 수익을 내는데도 도움이 될 것이 분명하지요. 그래서 저는 본서를 전부 읽고 이해하고 적용되는 데는 일반서적보다 훨씬 오랜시간이 될거라 생각하고 가볍게 완독을 한 뒤에 다시한번 한페이지씩 천천히 정복하기로 마음먹었습니다. 


       


      ‘퀀트전략이 대세라면 누구나 퀀트를 썼겠지요. 그런데 그러면 결국 스마트머니는 이동합니다’


       

    •  

      0. 퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이닝

      *퀀트(Quant) = 계략적인(Quantitative)+분석가(analyst)의 합성어로, 느낌과 감정에 의한 투자대신 수학/통계지식을 이용해서 투자법칙을 찾아내 투자모델을 만들거나 금융시장의 변화를 예측하는 방법

      주식을 해보긴 했지만, 주식에 주자도 모르고 단편적인 뉴스를 통해 투자를 했습니다. 이 책을 접하고, 대체 대이터에 대한 관심을 가지게 되었고 빅데이터 분석에 좀더 다른 시각에서 데이터를 바라보는 시야가 생긴 것 같습니다. 또한 이 책에 초반부에서 발하는 대체 데이터는 최근 빅데이터 분석업무에서 자주 인용하는 계기가 되었습니다.

      *대체 대이터 :  기존 금융권에서 사용하지 않았던 데이터 소스, 예를 들어 미국 월마트 주차장에 세워진 차들의 위성사진을 기반으로 월마트 매출을 예측해 투자에 활용한 사례

       

      사실 머신러닝을 활용한 투자 전략 개발은 역사가 10년도 채 되지 않았다~[지은이의 말 9 Page]

       

      ...머신러닝을 기반으로 한 퀀트 투자가 기존 투자방법을 완벽하게 대체하지는 못하지만 

      의사결정의 보조수단이나 새로운 아파를 찾는 돌파구가 될 수 있다....

      ...불가능하다면 왜 세계적인 헤지펀드, 투자은행이 앞다퉈 데이터 사이언스 팀을 만들고, 

      머신러닝을 활용한다는 퀀트 기반 펀드들이 좋은 퍼포먼스를 보여주는 걸까?...

      준비하자~ 대체 데이터가 나타난다. 

       


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      1. 책의 첫인상 

       

       

      과거 주식투자에 관련해서, 도서관에서 개론서를 뒤적거리던 적이 있습니다. 그 때 당시에 여러가지 많은 전문용어와 차트를 보면서, 책이 무척이나 낯설었던 기억이 있습니다. 그런 책들과 다르게 이책은 두께게가 크게 두껍지 않아서~, 내용을 어떻게 구성했는지 궁금했습니다. 

       

       

      또한, 이 책은 그런 책들과 달리 용어가 복잡하지 않습니다. 상식선에서 이해할 정도의 투자전략, 그리고 평가 정도를 언급하고 바로 빅데이터에 대한 이야기를 풀어, 이 둘을 어떻게 활용하는지에 대해 집중합니다. 이 책의 전반적인 느낌은 큰 부담을 가지지 않게 할 정도로 내용이 복잡하거나 어렵지 않다는 것입니다. 투자라는 개념을 아는 30~40대가 보면 부담을 전혀 느끼지 않아도 되는 지식수준입니다. 내용의 깊이는 빅데이터 분석을 위해, 일반 통계적인 기초지식, 그리고 기계학습 개론정도의 내용을 아시는 분들이라면 크게 어렵지 않게 읽어 나갈 수 있는 수준입니다.

       

       

       

      2. 지은이가 말하는 독자층 

       

       

      지은이는 퀀트 투자전략이 필요한 이들에게 좀 더 시행착오를 줄여주고자 이 책을 만들었다고 합니다. '머신러닝을 활용한 투자 전략'의 초점 맞추는 대신 머신러닝 이론이나 계량 투자의 기본에 대해 내용은 최대 배제하려 했다고 합니다.

       

       

      제가 읽으면서, 저자는 독자 스스로 전략을 만들어야 한다는 것을 강조 싶은 느낌을 받았습니다. 저자는 소개에서 이 책의 대상을 아래와 같이 정의한다고 이야기 합니다. 책을 읽으면서 저자가 목표로하는 바를 이해할 수 있었습니다. 

       

      (1) 일반퀀트, 머신러닝 기반 계량 투자(퀀트)에 관심있는 분

      (2) 머신러닝을 실무(투자금융)에 적용해보고 싶은 투자자

      (3) 금융 데이터에 관심이 많은 데이터 과학자, 학생, 일반인

      (4) 4차 산업혁명 시대를 준비하는 금융업계 관리자

      (5) 미국과 한국 금융업계에서 활용하는 머신러닝 알고리즘이 궁금한 분

       

      참고로 읽으면 안되는 독자층도 이야기 합니다. 

       

      (1) 머신러닝이 모든 문제를 해결사라고 기대하는분

      (2) 따라만 하면 수익률이 보장되는 모델이 나오리라고 기대하는 분

      (3) 투자 지식이 전무한 분

      (4) 머신러닝 기반의 파생상품, 오션 등 금융공학 내용을 알고 싶은 분

      (5) 현업에서 사용되는 거래 시스템 구축에 관한 내용

      (6) 고빈도 거래(High Frequency Trading) 전략

      (7) 포트폴리오 전략

       

      3. 책의 구성 특징

       


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      내가 느낀 이 책의 구성은 금융을 다루고 싶은 프로그래머, 금융알지만 빅데이터를 배워보고 싶은 사람들을 대상으로 한다는 강렬한 인상을 받았습니다. 이 말은 즉, 책을 설명해 나가는 것 또한 이를 중심으로 한다는 것입니다. 이 책은 다른 책들과 달리 프로그램의 코드를 작성하는 tip을 준다거나, 다른 응용력을 가질 수 있는 코드 상의 노하우를 제시하지는 않습니다. 프로그래밍을 배우기 위한 책은 아니라는 것입니다. 즉 프로그래밍에 대해서 무게 중심을 크게 두지 않고, 독자 스스로가 해야할 부분으로 남겨 둡니다. 본류는 금융에서, 일반적으로 프로그램으로 할 수 있는 부분은 무엇인지 그리고, 이를 필두로 투자전략을 어떻게 세우는 것인지를 설명합니다. 프로그래밍을 할 때 필요한 라이브러리 설명도 금융데이터를 처리하는데 필요한 필수 라이브러리 등을 이야기 하는 선에서 설명합니다.

       

       

      이 점에서는 이 책은 철저하게 목적을 가지고 작성되었고, 그 목적에 충실하단 생각이 들었습니다. 만약 프로그래밍에 대한 부분으로 강조하는 것이었다면, 산만해지고, 이 책의 중심이 분산되었을 텐데, 이책은 이런부분에 금융데이터를 중심으로 기초적인 투자 기법을 이해시키는데 방점을 두었고, 이는 책을 읽을 때 부담을 주지 않아 저 개인적으로는 매우 구성이 좋았다고 생각했습니다.

       

       

      여기서 주의해야할 점은 저자도 언급하지만, 파이썬에 대한 기본적인 소양은 가지고 있다고 가정하고 내용을 작성했다는 점을 알고 있어야 합니다. 그러므로 다른 책을 통해, 기초적인 문법 및 활용능력, 머신러닝의 이해 등을 숙제로 남겨두고 이 책을 접하길 권장합니다.

       


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      4. 퀀트 전략의 소개

       

      이 책은 퀀트전략을 소개합니다. 여기서 소개하는 퀀트 투자전략은 대체 데이터를 활용하기 보다는 주식시장에서 많이 활용되는 데이터를 기반으로 투자하는 방법을 소개합니다. 앞서 설명한 바와 같이 대체 데이터의 활용은 독자 스스로가 자신의 전략을 수립할 때 사용되어야 할 부분이며, 저자는 이에 대한 기초적인 지식을 전달하는데, 그 목적을 두고 있습니다.

       

       

      여기서는 주식투자의 기본인 모멘턴 전략과 평균회귀 전략을 소개하며, 관련해 이동평균선, 상대 강도지수, 스테틱 오실리테이터 등을 이야기 하면서, 데이터 기반의 투자전략의 기초지표들을 소개합니다.

       

       

      여기서 인상 깊었던 것은(주식투자의 기초를 모르는 나의 경우) 듀얼 모멘턴 전략으로 이전 부터 일반 투자자에게도 큰 인기를 얻고 있는 방식을 소개합니다. 즉 투자 종목을 선정할 때 상승 추세가 강한 종목에 투자하는 상대 모멘텀 전략과 과거 시점 대비 현재 시점의 절대적 상승를 평가한 절대 모멘텀 전략을 걸합한 것으로, 이는 실제 실습을 통해 종목선정을 순식간에 제가 선정할 수 있도록 도움을 주었습니다.

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

      ...그러나 투자 행위에 대한 그 기준은 사람이 정한다...

       

       

       

      5. 맺음말

       

       

      사실 이 책을 읽으면서, 처음에는 반신반의하는 마음으로 읽어나갔습니다. 그리고 주식이라는 부분에 큰 관심가지고 있지만, 정작 느낌을 중심으로 하고 있었기에, 이성적인 판단을 어떻게 하는지 몰랐습니다. 그러나 이 책을 읽으면서, 데이터를 기반으로 투자전략을 세우고, 종목을 선정하는데 실습을 통해 따라가면서, 큰 성공은 모르겠지만, 그래도, 해석가능한 범위내에서 적정한 투자는 가능하지 않을까 하는 인식의 제고, 사고의 전환은 가질 수 있는 계기가 되었습니니다.

       

       

      네 그렇습니다. 이 책은 좀 더 투자전략을 체계적으로 기계의 도움을 받는 방법의 길을 가르쳐주는 것에 지나지 않습니다. 그 목적에는 충분히 부합하는 책이나 투자의 성공은 여러분의 투자행위의 결정 즉 의사결정의 기준을 하느냐에 달려있습니다. 다~ 독자의 몫입니다. 대체 데이터를 어떻게 그리고 그 결정의 보조를 줄 것인지까지 말이죠.

       

       

      저자는 이러한 점을 강조합니다. 성공적인 전략, 그것은 여러분의 찾아볼 길이라는 것을 제차 강조합니다. 여러분들도 이 책을 통해 새로운 투자전략을 세워보시기 바랍니다.


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      주식 투자에서 미래의 주가를 정확하게 예측하는 것은 불가능한 일로 생각되고 있고, 많은 사람들이 방법을 찾으려 연구를 하고 있습니다.


      다양한 수치를 이용해 주가 예측 모델을 학습하고 예측 정보를 제공하면서 투자자들은 결정에 도움을 줄 수 있는 도구로 활용하고 있습니다.


       


      퀀트를 이용해 투자하는 방식이 정답은 아니며 일정 수익을 보장하지도 않습니다. 오히려 큰 손실을 볼 수도 있습니다.


      주식 투자에 있어서 책임은 투자자에 있기에 본인이 잘 판단해서 확신이 있을 때 사용해야 합니다.


       


      하지만 본인의 퀀트 전략을 잘 세우고 활용할 수 있다면, 투자에 큰 도움이 되는 건 확실합니다.


       


      이 책에서는 머신러닝/딥러닝을 기반으로 예측 모델을 만들어보고 전략을 세울 수 있는 기본적인 정보들을 제공합니다.


      파이썬을 활용할 수 있고 주식 투자에 관심이 있었다면, 쉽게 따라해 볼 수 있게 되어 있습니다.


       



      퀀트 투자를 위한 입문서를 찾고 계신 분들에게 책을 추천합니다.


    • 신기한 책을 만났습니다.

      그동안 인공지능/머신러닝 입문서를 떼고 나서 심화학습을 하기 위한 책을 찾아 보면 그리 많지 않았습니다. 때문에 캐글 같은 경진대회 참여와 전문업체 취업 외에는 갈고 닦을 방법이 적었습니다.

      퀀트 분야도 마찬가지입니다. 엄청나게 수학적(!)이거나 자전소설 같은 느낌을 주는 책을 읽어 본 적이 있습니다. 책 한두 권 읽었다고 그 업계 노하우 등 일하는 방식을 흡수할 엄두는 내지 않았지만 겉핥기조차 쉽지 않았다는 느낌을 받았습니다. 반면 이 책은 이 정도로 날짜형식을 이런 식으로 변환하는 게 좋다는 식으로 노하우를 알려주며 저자들이 경험했을 시행착오를 줄이도록 도와줍니다.

      더불어 여러 입문서에서 다루는 예제로는 함수가 발휘하는 진정한 가치를 몰랐을 때도 많았는데, 다시 말해 그 기능을 왜 저렇게 쓰는지 납득하지 못하는 때가 많았는데 금융 데이터를 다룬 예제를 통해 보니 고민 끝에 나온 기능들임을 실감했습니다.

      대신 이 책은 기초지식을 요구합니다. 우선 파이썬과 기본적인 머신러닝 입문지식을 필요로 합니다. 너무 두껍지 않은 입문서를 두 권 정도 골라 미리 보면 좋겠습니다. 더불어 주식투자에 대한 지식도 어느 정도 필요합니다. 이런 저런 투자 관련 개념을 설명하지 않고 넘어가지는 않습니다만, '모멘텀'이 뭔지도 모르는 수준이라면 이 책이 재미없어질 수도 있습니다. 평소에 관련 기사를 즐겨 보는 것으로도 충분해 보이긴 합니다.

    •  


       


      요즘들어 투자에 대한 관심이 부쩍 늘어나서 투자 관련 도서를 여러가지 살펴보고 있었습니다.


       


      주식 투자 기본서 부터, 워렌 버핏 같은 투자의 대가에 대한 서적, 투자 전략 설정에 관한 서적까지 


       


      여러 종류의 내용읖 살펴보고 실제 시도해 보기도 하였습니다.


       


      그런데 일반 직장인이 주식투자하는데 가장 걸림돌이 되는것은 바로 시간이었습니다.


       


      전업투자자가 아닌이상 평일 9시 부터 오후 3시반까지는 보통 업무시간이어서


       


      주식 차트나 호가창을 항상 들여다볼수가 없었습니다.


       


      그래서 생각한것이 내가 설정한 조건이 오면 알림을 주는 단순 봇 부터, 


       


      전략을 설정해 놓으면 매매까지 하는 트레이딩 봇을 만들자 하는 것이었습니다.


       


      그러던 와중  이 책을 발견하게 되었고, 지금 주식 거래 관련 봇을 제작 중입니다.


       


      이 책은 파이썬과 주식에 대한 기본적인 개념을 필요로 하는 책이며, 퀀트 자체에 대한 개론서는 아닙니다.


       


      필승 전략이나 특수한 알고리즘을 알려주지는 않지만, 


       


      데이터를 어떻게 받아오고, 어떻게 처리하며, 어떻게 알고리즘을 설정해서 매수 및 매도를 할 수있는지에 대한


       


      기본을 상세하고 알려주는 책입니다.


       


      아직 이렇다할 알고리즘을 만들지는 못해서 백테스팅은 못해봤지만, 책을 쭉 읽어나가면서 투자 알고리즘 작성부터


       


      백테스팅까지 일련의 과정을 쭉 진행해볼 계획입니다.

    • 이책은 금융투자분야에서 머신러닝과 인공지능을 결합하여  투자 전략을 수립하기 위한 안내서이다.   


      파이썬으로 투자전략을 만들고  수익률 계산 , 최대 낙폭, 샤프지수와 같은 주요 지표를 생성한다. 전통적인 퀀트 방법론으로서 평균 회귄 전략을 구현하고,  듀얼 모멘텀 전략을 구현하기 위한 


      절대 및 상대 모멘텀 투자 전략을 살펴본다.  이후 마법공식에 의한 가치투자 전략을 다룬다. 


      머신러닝을 이용한 투자 전략기술로서 KNN과 KMeans 를 사용하여 종목 분류 방법을 살펴본다. 딥러닝 기술의 활용예로서 , 오토인코더를 사용하여 주가 데이터를 생성한다. 


      CNN 모델과 LSTM 모델을 사용하여 주가의 종가를 예측한다.  


      머신러닝과 인공지능 기술이 퀀트 투자에 왜 필요한지 근본적인 물음을 던지고 있고, 퀀트 투자 전략가로 성장하기 위한 기초를 마련해 준다. 


       


       



      퀀트투자2.jpg


       



      퀀트 투자1.jpg


       


      목차


       


      CHAPTER 1 금융과 투자 영역의 머신러닝


       


      1.1 AI, 금융, 투자의 삼자관계


       


      1.2 실제 투자 영역의 머신러닝 응용 사례


       


      1.3 투자 영역에서 활용하는 알고리즘


       


      1.4 투자 영역에서 활용하는 데이터


       


      1.5 마치며


       


       


       


      CHAPTER 2 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 활용법


       


      2.1 날짜와 시간


       


      2.2 금융 데이터 전처리와 분석을 위한 판다스 사용법


       


      2.3 금융 데이터 분석을 위한 오픈 API 활용


       


      2.4 마치며


       


       


       


      CHAPTER 3 파이썬으로 만드는 투자 전략과 주요 지표


       


      3.1 바이앤홀드 전략


       


      3.2 투자 성과 분석 지표


       


      3.3 마치며


       


       


       


      CHAPTER 4 전통 퀀트 투자 전략


       


      4.1 전통 퀀트 방법론 소개


       


      4.2 평균 회귀 전략


       


      4.3 듀얼 모멘텀 전략


       


      4.4 가치 투자 퀀트 전략


       


      4.5 마치며


       


       


       


      CHAPTER 5 금융에서의 머신러닝


       


      5.1 왜 머신러닝을 활용해야 하는가?


       


      5.2 머신러닝 알고리즘 소개


       


      5.3 금융 시계열 데이터에 대한 교차 검증 방법


       


      5.4 금융에서의 데이터 전처리


       


      5.5 머신러닝을 활용한 전략의 평가 지표


       


      5.6 백테스팅


       


      5.7 머신러닝 알고리즘 구현을 위한 사이킷런


       


      5.8 마치며


       


       


       


      CHAPTER 6 머신러닝을 이용한 투자 전략


       


      6.1 ETFs를 활용한 주가 방향 예측


       


      6.2 k-최근접 이웃 알고리즘을 활용한 투자 전략


       


      6.3 클러스터링 알고리즘을 활용한 종목 분류


       


      6.4 마치며


       


       


       


      CHAPTER 7 금융에서의 딥러닝


       


      7.1 딥러닝


       


      7.2 딥러닝 알고리즘 구현을 위한 케라스


       


      7.3 마치며


       


       


       


      CHAPTER 8 딥러닝을 이용한 투자 전략


       


      8.1 CNN을 활용한 캔들차트 예측 분석


       


      8.2 RNN을 활용한 주가 방향성 분류 예측


       


      8.3 오토인코더를 활용한 주가 데이터 생성


       


      8.4 마치며


       


       


       


      부록 A 파이썬 시간/날짜 라이브러리 


      부록 B 파이썬을 이용한 백테스팅 API 


      부록 C 금융 용어 및 주요 거시 경제 지표


      부록 D 금융 관련 파이썬 라이브러리 

    •  


      TITLE : 퀀트 투자를 배우시려는 머신러닝 분석가 분들에게 추천하는 책

       

      분석에 대한 이해를 가지고 계신 분들에게 적합한 책입니다.

      퀀트 투자에 한 번 빠져보시지요^^

       






    • 내가 퀀트를 알게 된건



      https://blog.naver.com/jhc9639/221203602980












      2018년이였다. 그저 주식은 좋은 걸 사놓고 쟁겨놓기만 하면 되는 줄로만 알던 나에게 이 퀀트는 매력적인 직업으로 다가왔었고 퀀트가 되고 싶었지만 "아 그거 알고리즘 잘하는 사람이 하는거야" 라고 생각하며 접어두곤 했었다.



      그러던 도중 "프론트엔드개발자연봉보다 딥러닝쪽이 훨씬 더 많이 받는다. ", "알고리즘 잘하면 월가 가서 퀀트하겠죠." 이런 말들을 듣게 되었고 다시 퀀트에 대해 생각하게 된 와중에 정말 우연히도 이 책을 만나게 되었다.






      이런 일들에 내 삶에는 많은데... 정말 신기한 인생인거 같다. 내 법명이 "대화" 인데 이렇게 많은 것을 깨달을꺼라는 의미였을까...















      퀀트












      퀀트는 알고리즘과 딥러닝, 머신러닝 등을 이용하여 주식투자를 "자동적"으로 하는 알고리즘을 만드는 사람을 말한다. 예를 들어 이 종목의 주식가격이 1000달러라고 했을 때 이 주식이 오를 것같다면 이 종목의 주식을 1000개를 1000달러에 산 후 1001달러에 다시 내 놓는다. 그렇게 몇 분후에 매도를 하면 이 주식으로 1000달러를 벌게 되는 것이다. 무튼... 초특급울트라 슈퍼 단타를 하는 자동알고리즘을 만드는 것인데 이 책은 그 퀀트를 배우는 길목을 잘 지켜주고 있는듯 했다.






      처음에는 파이썬 pandas를 알려준다. 그리고 아마존 주가를 대상으로 "뭘 분석" 해야 하는지를 알려준다. 최대낙폭 MDD, 복리수익률 CAGR, 볼린저밴드 등 여러가지 재무제표에서는 나타나지 않는 값들을 대상을 알려준다. 그리고 나서 들어가는 머신러닝, 딥러닝 기술들...






      이 책은 그냥 이러한 답이 있어요 라는 책이 아니라 실제로 어떤 코드를 쓰는데 이런 애러가 나타난다. 이런 이유는 다음과 같다. 하면서 "실제로 같이" 하는 듯한 느낌을 준다.






      그리고 너무나도 "유연했다." 이 책에서 다루는 내용은 난이도가 꽤나 있는 내용인데도 불구하고 정말 유연하다는 생각이 들었다. 아니 이렇게 어려운 부분을 이렇게 넘긴다고? 이렇게 매끄러운 짜임새를 갖춘다고? 라는 생각이 들정도로 모델설계부분, 어려운 주식부분들을 넘기는 그 하나하나의 문맥이 너무나도 좋았다.



      198쪽을 보면 사이킷런 활용이라고 사이킷런을 통해 모델학습을 "이런식으로 한다" 라고 해놓고 크게 구조를 잡아놓고 들어가는데 너무나도 좋았다.






      그리고 정말 퀀트가 되려면 어떻게 해야하는지 방향을 잡아주는 부분이 예술이였다. 논문을 구현한다고 해서 그 모델이 좋을 거라는 보장은 없지만 그렇게 만듬으로써 후에 자신의 알고리즘을 만들 때 인사이트를 쉽게 녹여낸다는 등.... 이 책을 본 "이 후의" 방향을 잡아주는 글들이 속속 들어가 있었다.






      하지만... 안 좋은 부분은 당연히 있다. 12쪽에 보면 "무료 오픈소스인 파이썬" 이라는 구절이 있다. 파이썬은 물론 "오픈소스 언어"이긴 하지만 그 다음 13쪽을 보면 "파이썬, R 등 프로그래밍 언어"로 되어있다.






      이 책을 읽고 나만의 퀀트 알고리즘을 만들어볼까하는 생각을 했다.



      사이드 프로젝트로 하나파서 꾸준히 하다보면 나도 어느새 주니어 퀀트개발자가 되지 않을까?






    • 한빛미디어 출판사에서 출판중인 "퀀트 전략을 위한 인공지능 알고리즘" 이라는 책이다.



      아직도 핫한 인공지능과 최근 더욱 핫해진 주식시장과의 만남이다.


       



      프로그래밍을 통한 자동매매에 대한 열망은 개발이 시작된 이래로 계속 되어왔던듯 하다


       



      이제는 기존에 있던 퀀트 전략에 추가해서



      파이썬과 케라스를 통한



      간편한 백테스팅과 딥러닝을 통한 투자 전략 설계까지 지원하는 수준이다.


       



      책에서는 기초적인 퀀트 분석방법부터 시작해서



      딥러닝을 실제적으로 어떻게 응용하고 그것의 한계는 어디까지 인지를 설명하고 있다.


       



      현재 최신의 예측 모델은 어떻게 구현하고



      어떤식으로 주식매매에 적용할 수 있는지를 가볍게 훑어볼 수 있는 좋은 책이라고 생각한다.


       



      주식매매와 함께 머신러닝을 제대로 시작해보고 싶다면



      이 책도 함께 읽어보는건 어떨까?

    • 이 책을 통해서 금융 데이터를 프로그래밍적으로 수집/분석 해 볼 수 있다는 것으로 충분한 경험과 방향을 제시하는 듯 하다.


      다만, 최종 목표의 소프트웨어 개발까지는 조금 힘들어 보인다.


      (전문 지식 및 프로그래밍의 경험이 많이 필요할 듯 하다.)


       



      제1장 ~ 제3장.



      금융 데이터 분석을 위한 파이썬에 대한 기초 와 응용을 소개하고 있다.



      이 부분에서는 파이썬 모듈(함수)들응 위주로 특정 기능 구현/테스트를 할 수 있다.



      예제 따라하기도 그렇게 어렵지 않다.


       


       


       



      "야후 파이낸스 데이터 다운로드" 를 소개하는 화면 캡쳐가 있지만,



      상세하게 어떤 설정을 하고, 받아야 하는지에 대한 정보가 없어서, 직접 경험해 보아야 한다.



      - Yahoo Finace 검색을 통해 사이트 접속, S&P500 지수 선택, "Historicla Data" 선택



      - Time Period 영역을 지정하지 않으면, 기본 1년 데이터





       



      특히 2장 마지막에 소개하는 "금융 데이터 분석을 위한 오픈 API 활용"



      여기서는 FinanceDaraReader 라는 오픈 API를 소개하고 있다.



      https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader


       



      이후 FinanceDataReader 라는 API를 제공하고 소개한다.



      이를 이용하면 한국 주식 가격, 미국 주식 가격, 지수, 환율, 암호 화폐 가격, 종목 리스트 등을 제공받을 수 있다.



      상세한 정보는 FinanceData GitHub를 통해서 사용법을 제공한다.



      https://financedata.github.io/posts/finance-data-reader-users-guide.html


       



       



      제4장



      전통 퀀트 투자 전략에 대한 소개와 데이터 가공 및 추이 판별등을 직접적으로 경험해 볼 수 있다.


       



      제5장 ~ 제8장



      이제 부터는 인공지능 이야기에 걸맞게 딥러닝/머신러닝에 대해서 소개하고, 이를 금융에 접목하는 부분을 소개하지만, 기초 지식의 부족으로 쉽지만은 않다.



      더욱이 앞에서 이야기한 모듈들을 통합하는 최종 소프트웨어의 완성을 위해서는 더욱 그렇다.


       


       



      이 책을 기초로 하여서, 좀 더 다양한 예제 경험과 금융 지식을 접목하여서, 소프트웨어 완성도를 높일 수 있을 것으로 예상 된다.


       


       



    • 본 도서는 머신러닝과 딥러닝을 활용한 AI 트레이닝 전략 및 구현을 다룬다.



      알파고가 등장한지 4년이 넘어서일까 이제 시중에는 좋은 AI 서적들이 많이 늘어났다. 이 책 역시 그런 멋진 도서 중 하나이다. 총평을 먼저 내리자면 AI 실용서 중 으뜸인 수작이라고 평하고 싶다.



      총 379페이지에 달하는 분량안에 투자의 핵심, 퀀트 전략, 머신러닝과 딥러닝에의 접목, 알짜배기 Python 스킬, 금융 학술분야 논문 구현에 이르기까지 상대적으로 적은 분량에 어떻게 이 모든 지식들을 다 녹여낼 수 있는 것인지 저자의 역량에 감탄을 금할 길 없다.


      AI를 다루는 서적임에도 좋은 투자의 교본서 같은 느낌도 든다. 주식이나 코인 등을 투자해본 경험이 있는 분이 이 책을 읽는다면 왠만한 시중의 주식 서적보다 더 많은 인사이트와 분석법을 제공한다는 사실을 깨닫게 될 것이다.



      무엇보다 저자의 전달력이 너무 뛰어나다. 저자는 AI 분야의 베스트 셀러인 단단한 머신러닝, 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 문답집의 역자이기도 하다.


      두 책 모두 읽은 독자로써 번역서임에도 읽기가 참 편하다는 느낌이 들어 저자분의 성함을 기억하고 있었는데 그런 전달력으로 본인의 내공을 전달하기 때문일까 고난도의 알짜배기 지식이 간결하고 알기 쉽게 저술되어있어 인상적이었다.



      책의 구성은 크게 개요 및 파이썬, 퀀트 전략, 머신러닝 적용, 딥러닝 적용 4개의 파트로 나뉜다. 각 장의 특성에 맞게 파트별로 간단히 소개해 보겠다.






      • 개요 및 파이썬 (1~2장)
        1장 개요에서는 금융 영역 전반에 걸쳐 머신러닝이 어떤 평가를 받고 있고 어떻게 적용되고 있으며 투자에 어떤 알고리즘이 활용되는지 등의 전반적인 교양 수준의 지식을 총체적으로 다룬다. 뒷장에서 이어나갈 이론의 배경이자 실습 구현을 위한 기본 상식이기 때문에 미리 알아두는 것이 좋다.



        2장은 금융에 특화된 파이썬 활용법을 소개한다. 이 장은 비록 본 도서의 핵심 내용은 아니지만 반드시 필요한 기초 중의 기초를 다루고 있으며 이 장의 파이썬 스킬들만 잘 익혀도 뒷 장의 구현에 큰 어려움이 없을만큼 알짜 지식이 잘 정리되어 있다.


        일반적인 다른 서적들이 두루뭉실 API 활용법과 예제의 나열로 이루어져 뒷장을 넘길수록 망각하거나 체계가 잡히지 않아 고난이도 파트를 구현하는데 애를 먹기 마련인데 이 책은 필요 지식들이 유기적으로 연결되어있어 기억이 오래 남았다. 무엇보다 파이썬으로 데이터를 처리하려는 초보자가 한 번씩 골머리 앓는 아래와 같은 문제들을 디테일하게 언급하고 있어 인상적이었다.



        • 시계열에 특화된 함수들
          잘 모르면 group by 등 전통적인 프로그래밍 방식으로 노가다의 지옥에 빠져들 수 있는데 이를 방지하기 위한 주요 함수들을 깔끔히 정리해준다.


          • shift() : 특정 시점 시프트 이동 기능. 이후 비교 등의 처리에 용이. 아래와 같이 직관적인 시각화 그림이 제시되어있어 정말 쉽게 이해할 수 있다.shift

          • pct_change() : shift 기능 + 백분율 변화량

          • diff() : shift 기능 + 변화량

          • rolling() : 마치 CNN의 윈도우와 비슷한 개념으로 윈도우 크기만큼 일정 구간 데이터들의 평균, 최소, 최대 값을 계산하는 함수

          • resample() : 시간 간격 조정 가능. 업 샘플링 + 다운 샘플링



        • 시계열 데이터 분석 시 시점과 기간의 컨트롤 차이

        • R과의 차이점 : NaN(Not a Number) 등

        • dropna() 함수로 열을 제거하고 싶은 경우 axis=1 옵션에 대한 깔끔한 설명

        • Pandas에서 컬럼에 접근 시 중괄호 두번 사용 등


        거의 매일 쓰이는 유용한 금융 데이터 처리 기법을 익힌 후 금융 API가 소개되며 “인베스팅.com”의 API를 활용하여 차트를 그려보는 등의 실습을 진행한다. 금융 데이터를 처리할 때 사용하는 Python의 핵심 기능을 최대한 분량을 줄여 전달하는 저자의 노력과 배려가 돋보였다.








      • 퀀트 전략 (3~4장)
        3장에서는 가장 기초적인 바이앤홀드 전략을 소개하고 연평균 복리 수익률, 최대 낙폭, 변동성, 샤프 지수, 성과 분석 결과를 구현해 본다. 일반인들에게도 크게 어렵지 않은 지표들이지만 데이터에 특화된 프로그래밍 언어나 라이브러리를 사용하지 않고 일반적인 프로그래밍 기법으로 구현하면 쉽지도 않을뿐 더러 코드가 복잡해진다. 나중에는 객체 지향 기법과 패턴을 동원해도 한 눈에 알아보기 힘들어 시간이 흐른 후 유지보수하기 힘들어지는 단점을 2장에서 배운 핵심 파이썬 지식을 활용해 방지할 수 있다.


        4장에서는 전통적인 퀀트 투자 전략을 구현해본다. 주식 투자를 한 번이라도 해 본 사람은 귀에 익은 말이 있을 것이다. 바로 기술적 투자와 가치투자.



        이 장에서는 기술적 투자에 있어 대표적인 2가지 관점에 대한 지표들을 직접 구현해 본다. 먼저 “올라간 주식은 반드시 내려온다.” 관점의 대표격이라 할 수 있는 평균 회귀 지표인 볼린저 밴드를 구현해 본다.볼린저밴드



        마찬가지로 또 다른 유용한 관점 “올라가는 주식이 계속 오른다”의 방식인 듀얼(상대-절대) 모멘텀도 구현해 본다.듀얼모멘텀



        더불어 가치투자에 해당하는 마법의 공식도 구현해본다. 이는 주식 실전 투자 전략서에 자주 소개되는 유명한 공식인데 조엘 그린블라트가 고안한 방법이다.마법공식


        주식 투자 시 각종 차트를 통해 활용했던 입장에서 직접 구현을 해봄으로써 내부 매커니즘을 익히는데 도움이되고 특히 퀀트를 목표로 하는 입문자에게는 상당한 자신감을 키워줄 수 있는 유용한 파트였다.








      • 머신러닝 적용 (5~6장)
        사실 위 4장까지만 다뤄도 충분히 부족함 없는 완성도 높은 책이라는 생각이 들텐데 본 게임은 여기에서부터 시작된다.


        금융 분야는 핵심 이론의 공유가 폐쇄된 분야인데 이는 수익성과 직결되어있기 때문이다. 5장에서는 조심스러운 입장에서 많이 공개되지 않은 학술자료를 바탕으로 머신러닝이 금융에서 차지하는 포지션을 다뤄본다.



        더불어 머신러닝의 대표적인 기법들을 간단히 정리해 본 후 교차검증, 전처리, 측정 지표, 백테스팅 방법에 대해 다룬다. 짧은 내용이지만 머신러닝의 알짜배기를 빠르게 익힐 수 있고 특히 말로만 듣던 백테스팅 방법을 직접 구현해보며 퀀트의 실제에 대한 맛을 볼 수 있었다.



        6장에서는 5장에서 배운 지식들을 토대로 머신러닝을 적용한 결과물들을 직접 구현해본다. ETFs를 활용한 주가 방향 예측 구현 파트에서는 트리 기반의 앙상블 구현을 통해 각 전문가들의 의견을 조합하는 방식을 배울 수 있다.



        이어 초보자도 이해하기 쉬운 k-최근접 이웃 알고리즘을 통한 지도학습 전략, 비지도 학습 알고리즘인 클러스터링을 활용한 종목 분류 또한 직접 구현한다. 여기까지 이르면 사실 머리가 상당히 복잡해지지만 그럼에도 머리속에 나름의 체계가 잡히는 것이 신기했다. 아마도 저자의 뛰어난 체계적인 전달력이 책에 녹아있기 때문이 아닐까 생각한다.








      • 딥러닝 적용 (7~8장)
        드디어 대망의 딥러닝이 등장하는 파트이다.


        7장에는 딥러닝의 전반적인 지식을 소개하는 개요 부분이라 할 수 있다. 대표적인 딥러닝 알고리즘 소개 및 학술 분야의 연구 현황과 케라스 프레임워크를 다루는 방법까지 두루 살펴본다.



        이어 8장에서는 7장의 지식들을 활용해 직접 논문의 기술들을 구현해본다. 제일 먼저 주식 데이터의 캔들 그림을 인풋 데이터로 활용하여 CNN으로 예측 분석 모델을 구현한다. Tabular 데이터가 뻔히 있음에도 이미지로 변환하여 CNN에 적용하는 아이디어가 매우 인상적이었다.CNN



        다음으로 시계열 모델에 유리한 RNN을 활용하여 주가 방향성을 분류하는 모델을 만든다. 더불어 오토인코더를 활용하여 주가 데이터를 생성해보는 논문도 구현하게 되는데 이 부분은 나중에 GAN 같은 기술을 활용하면 더욱 의미 있을 듯 하다.



        그간 금융 분야에 딥러닝을 적용하는 기법들은 세간의 관심사인데 반해 정작 알려진 혹은 쉽게 이해할 수 있는 레퍼런스가 매우 드물었다. 특히 국내 서적은 말할 것도 없다. 그런점에서 본 파트가 책 중 가장 가치 있는 내용을 다룬다고 생각한다. 논문을 직접 구현해보며 학술적인 안목도 높힐 수 있고 스스로의 인사이트를 트레이닝 모델에 접목해 볼 수 있는 자생력을 키울 수 있기에 매우 유익했다.






      책 소개는 이 정도면 충분할 것 같다. 금융 분야에의 AI 기술은 수익과 직결되는 부분이기에 쉽게 공유되지 않는 소중한 지식들이다. 더욱이 일반인들이 쉽게 이해하기 어려운 영역이기도 하다.



      이런 소중한 지식을 저자의 내공과 전달력이 버무러져 쉽게 떠먹을 수 있는 형태로 구성된 책이기에 도저히 추천하지 않을 수 없다. 앞에서 칭찬 일색으로 도배했듯 AI에 관심 있는 모든 분들이 반드시 읽어봐야 할 필독서임을 강조하고 싶다. 이런 멋진 양서를 세상에 베푼 저자, 출판사 관계자 분들께 깊이 감사드린다.




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      우리는 지금 4차 산업 혁명 시대를 살고 있습니다. 2016년 알파고와 이세돌의 대국으로 인해 우리나라에 인공지능이 전파되었습니다. 인공지능이 여러 산업 분야에서 놀라운 성취를 이루는 것을 보면서 주식 투자에 인공지능을 적용한 사례가 있는지 궁금했습니다. 사례를 찾아보니 미국 월가에서 인공지능 알고리즘으로 주식 투자를 해서 펀드 매니저의 수익률을 뛰어 넘는 수익률을 거둔다는 것을 알게 되었습니다.


       



      주식 투자는 경제에 대한 이해와 냉철한 판단력이 요구되는 분야입니다. 경제에 대한 이해가 없다면 판단을 할 수 없습니다. 경제에 대해서 이해하기 위해서는 수많은 데이터를 조사하고 분석해야 합니다. 경제 데이터의 양은 매우 많기 때문에 사람이 일일이 분석하는 데 시간이 걸립니다. 분석을 도와주는 인공지능이 있었으면 좋겠다는 생각이 들었습니다. 주식 투자에 대한 판단을 인공지능에게 도움을 받는 사례를 <퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩>에서 알 수 있어서 좋았습니다.


       



      <퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩>은 주식 투자 관련 공식들을 파이썬 코드로 표현하는 방법을 알려줍니다. 머신러닝 및 딥러닝 기술을 주식 투자에 적용하는 방법을 알려줍니다. 다만 아쉬운 점은 금융공학에 대한 설명이 빈약해서 자료 조사를 추가로 해야한다는 것입니다.


       



      주식 투자에 인공지능을 적용하고 싶은 그대에게 <퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩> 책을 추천합니다!

      






      


    • 이 글은 2020년 8,9월 한빛미디어에서 진행하는 <나는 리뷰어다>프로그램에 참여하게 되어 책을 제공받아 글을 작성하였습니다.


      우선 글에 들어가기 앞서 이 책의 제목에 나와 있는 퀀트 무엇인지 간단하게 설명하고 넘어가려고 한다.





      퀀트란?




      계량적인(quantitative) + 분석(analyst)의 합성어로써, 느낌과 감정에 의한 투자 대신 수학, 통계지식을 이용해서 투자 법칙을 찾아내 투자모델을 만들거나 금융시장의 변화를 예측하는 사람
      출처 : http://blog.naver.com/mosfnet/221168970740






      이 책을 신청한 이유


      인공지능은 2016년 알파고와 이세돌의 대결이후 우리나라에서 엄청난 속도로 발전하고 있으며 이를 배울려는 사람 또한 증가 하고 있다. 또한 인문, 자연, 보건계열과 같은 다른 학문과 융합하여 다양한 분야에서 꾸준히 발전해 나가고 있다.


      내가 이책을 선정하게된 가장 큰 이유는 스마트폰을 사용하여 은행 어플을 사용하면서 사용자에 따라 추천 되는 금융 상품이 다르고 사용자의 패턴에 따라 적금 상품의 쿠폰또한 지급되는 것을 보고 금융권, 흔히 말하는 핀테크분야에서 인공지능은 어떻게 적용되고 사용되는지 궁금했기 때문에 선정 하였다.





      목차


      이 책의 목차는 다음과 같다.




      CHAPTER 1 금융과 투자 영역의 머신러닝
      CHAPTER 2 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 활용법
      CHAPTER 3 파이썬으로 만드는 투자 전략과 주요 지표
      CHAPTER 4 전통 퀀트 투자 전략
      CHAPTER 5 금융에서의 머신러닝
      CHAPTER 6 머신러닝을 이용한 투자 전략
      CHAPTER 7 금융에서의 딥러닝
      CHAPTER 8 딥러닝을 이용한 투자 전략



      책의 목차를 살펴보면 알 수 있듯이 인공지능과 금융 투자와 관련된 내용이 골고루 섞여 있는 것을 확인 할 수 있다.


      실제로 책을 살펴 보게 되면 2장, 3장, 6장, 8장의 경우 딥러닝과 관련된 내용 즉, python과 python 라이브러리인 numpy, pandas 머신러닝과 딥러닝을 공부하다보면 사용하게 되는 sklearn과 keras등을 사용하여 코드 예제를 통해 직접 실습을 해볼 수 있고, keras을 사용하여 다층신경망과 모델을 구현하여 직접 학습까지 해볼 수 있도록 구성 되어 있다.



      예상독자



      이 책의 예상독자를 한줄로 표현 하지면 금융투자에 관심 있는 딥러닝 개발자라고 할 수 있다.


      이유는 8개의 챕터중 4개의 챕터는 python을 사용하여 설명을 하고 있다. 따라서 비전공자나 딥러닝을 이제 막 공부하기 시작한 입문자에게는 다소 어려운 책이라고 생각된다.

    • 퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩


       


      숨만 쉬어도 데이터가 양산되는 현시점에


      너무나 잘 어울리는 퀀트 전략.


       


      수학적 모델을 이용한 계량분석기법을 기반으로 


      투자 전략을 세위기 위한 퀀트 전략.


       


      정답을 알려주지는 않지만,


      정답을 찾을 수 있는 나만의 계량적 투자 가설을


      쉽지는 않지만 실현할 수 있도록 도와줄 것 같은 책이다.


       


      그 기대만으로도 충분히 


      이 책을 봐야하는 정당성이 입증된다.


       


       



      퀀트전략을위한인공지능트레이딩.jpg


       


       


      저자들이 금융융합기술 전문가들이다보니


      현장에서 실제 사용한 경험과 노하우를


      이해하기 쉽게 예제로 제공하고 있다.


       


      이것들은 어떤 데이터를 어떻게 처리하는 것인지에 대해


      기본기부터 고급 기술까지 폭넓게 알게해주는 것이


      콕콕 집어주는 족집게같다.


       


      다양한 각도에서 새로운 투자방법을 생각하게 해주는 것이


      데이터에 기반한 투자 인사이트를 통해


      미래의 금융 투자 방향도 생각할 수 있는 시간이었다.


       


       


      시중의 1%대 저금리 예금이 당연한 우리의 현실에서


      수많은 금융 데이터에 머신러닝/딥러닝을 활용하여


      폭넓고 합리적인 투자 전략을 세우기에


      충분한 밑거름이 되지 않을까 생각된다.


       


      하지만, 퀀트 투자의 핵심이


      끊임없이 의문을 가지고 


      끊임없이 연구하는 것이라고 하니


      이 책을 밑거름 삼아


       


      끊임없이 노력해서


      내가 만족하는


      퀀트와 머신러닝 기반 계량 투자 전략을


      만들어 낼 날을 고대해본다.
















    • 인공지능 + 금융 + 투자를 말하는 책이다.


       



      이 책은 금융 데이터에 관심이 많은 데이터 과학자, 학생, 일반인 또는 머신러닝, 딥러닝 기반 투자에 관심이 있는 사람들에게 적극 추천하는 책이다. 이 책은 파이썬으로 설명하고 있기 때문에 파이썬의 기본 문법은 알고 있어야 하며, 금융 및 주식에 대한 기본 지식은 깔려 있어야 무난하게 볼 수 있을 듯 하다.


       



      1장에서는 우선 금융과 투자 영역에서 머신러닝이 어떻게 활용되는지를 알려주고 있다. 2장에서는 데이터 분석에 유용한 넘파이, 판다스 라이브러리를 간략히 소개하고, 금융 데이터 분석을 위한 오픈 API를 다루고 있다.


       



      3장, 4장에서는 금융 쪽에 관한 지식을 다루고 있다. 3장에서는 바이랜홀드 전략, 투자 성과 분석 지표를 보여주고 있고, 3장에서는 퀀트 방법론, 평균 회귀 전략, 듀얼 모멘텀 전략, 가치 투자 퀀트 전략을 소개해주고 있다.


       



      5장부터는 머신러닝을 다루고 있다. 머신러닝 알고리즘에 지도 학습법, 트리 기반 모델, 비지도 학습법을 다루고, 교차 검증 방법, 백테스팅을 다루고 있다. 이러한 머신러닝을 금융쪽으로 어떻게 활용하는지 보여주고 있다.


       



      6장은 머신러닝을 이용하여 어떻게 투자 예측을 하고 전략을 짜는지 보여주고 있다.



      7장, 8장은 머신러닝보다 우위에 있는 딥러닝 개념을 활용하여 어떻게 금융에서 활용되고 투자 전략을 짤 수 있는지를 다루고 있다.





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      #책소개


       



      나만의 투자 전략 실현을 위한 인공지능 퀀트 투자 학습법
      알파고 이후 인공지능 기술은 제조, 의료, 교육, 게임, 보안 등 다양한 산업에 도입되었고, 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 한 서비스가 생겨났다. 금융권도 인공지능이라는 날개를 달고 진화 중이다. 고객 대응, 자산 관리, 종목 분석, 주식 거래 등 지능형 시스템과 빅데이터를 활용하여 다양한 분야에서 폭넓은 서비스를 제공한다.
      이 책은 주식 거래를 위한 자료 수집부터 퀀트 투자 전략과 머신러닝/딥러닝을 이용한 투자 전략까지 상세히 설명한다. 알고리즘 트레이딩에 대한 머신러닝과 딥러닝 방법의 한계와 가능성을 명확히 알려주고, 실전에서 활용 가능한 최신 모델링 기법을 알려준다. 예제 코드는 이해하기 쉽도록 짧고 간단하게 구성했다. 이 책의 내용을 잘 따라 하면 자신만의 투자 가설을 검증하고, 자신만의 투자 기법을 머신러닝 툴로 실현하며, 계량적 투자 전략을 구현하는 과정에서 만나는 문제를 해결할 수 있다.




      ● 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


       



      저기 위에 파랗게 된 문장이 바로 이 책을 쓴 이유인데



      나는 사실 관심이 없었다. 하지만 학문에는 경계가 없다고 하니 한 번 읽어보려고 한다.


       


       


       


       


       


       


       




       




       


       


       


       



      # 이 책의 특징


       



      1. 우선 누구를 위한 책인지 분명하다.


       



      ● 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


       



      이렇게 처음부터 목표 독자들이 있기 때문에 읽을지 말지 결정하기 쉽고, 위의 목표 독자들이 있어서 배경지식을 알고 있다고 생각하고 설명하는 경우가 있었다. 


       


       



      2. 파이썬에 익숙한 사람이라면 쉽게 적용할 수 있는 예제다.


       



      파이썬에 익숙하다면 여기서는 적용하기 위한 예제만 준다. 처음부터 다 설명하는 것이 아닌 필요한 것만 뽑아서 다시 배운다는 느낌이다. 즉, 시간 절약이 된다는 말이다.


       


       



      3. 파이썬에만 익숙한 사람이 보는 안목을 넓히는 기회가 된다.


       



      파이썬에서 그냥 예제를 보고 베꼈다면 여기서는 새로운 관점을 제시한다. 혼자서도 모델링이 가능할 수 있게 그 기반을, 지식을 제공한다. 하나를 알면 둘을 알듯이 말이다.


       


       



      4. 책 하나로 많은 것을 할 수 있다.


       



      All in One 느낌이다. 주식 거래를 위한 자료 수집부터 투자 전략까지 모조리 담아놓고 상세하게 설명해준다. 책 하나로 자료수집부터 구현까지 다 할 수 있다는 말이다.


       


       





      #후기


       



      다만 내가 관심이 딱히 끌리지 않았다. 아직까지.. 금융쪽이라.. 그렇지만 책의 내용에 있어서는 아주 좋은 내용만 담겨있지 않나 그런 생각이 든다.  내년쯤에 주식투자를 생각해볼까 했는데.. 내년쯤에 다시 보면 엄청 도움이 되지 않을까?? 그런 책이다.



      내가 지금 당장 관심이 없어서 솔직히 후기를 말하기가 힘들다. 그렇지만 책의 구성도 괜찮고 예시도 많고 책의 내용도 정말 충실해서 내가 내년에 봐도 어?? 이번에 나온건가?? 라고 할 정도의 책인 것 같다. 



      내년에 보자 퀀트야 

    • 주식 투자를 하면서 어떻게 수익을 낼 수 있을까 언제나 고민을 한다. 파이썬과 주식 투자에 대한 어느정도의 지식이 있어서 파이썬을 통해 딥러닝과 머신러닝을 활용하여 인공지능 트레이딩을 경험 하며 나만의 투자전략을 생각 할 수 있게 해 주는 책인듯 하다. 


















    • 지난 학기에 금융공학에 대해서 본격적으로 관심을 가지게 되면서 인공지능 트레이딩 및 모멘텀 전략에 관하여 공부를 시작을 하였습니다. 다행히도 이번 북리뷰를 하는데 있어서 제가 관심을 가지고 공부를 했던 퀀트, 금융공학 관련된 책을 리뷰할 수 있게 되었습니다.















       












      책에서 주로 다루는 내용은 금융권에서 사용되는 머신러닝, 딥러닝 기술입니다. 하지만 너무 domain specific하게 숙련자들만을 대상으로 설명을 하는 책이 아니라서 금융에 대한 지식이 없는 분에게는 다소 어려울 수도 있지만, 그래도 설명이 비교적 잘되어 있어 이해하는데 큰 어려움은 없을 것 같습니다. 그리고 나와있는 예제를 통하여 연습을 하다보면 코드에 대한 이해도 높아지는 것을 경험하실 수 있는 책입니다.
































      또한 책에서는 금융시장에 영향을 미치는 기술들 또한 상세하게 설명을 해준 점이 좋았습니다. 이러한 기술들을 알면 추후 논문 및 연구를 진행하는데 있어서도 키워드를 검색하는데 많은 시간을 줄일 수 있다는 점이 좋은 것 같습니다.























      듀얼 모멘텀 전략 또한 코드로 구현을 할 수 있는데 ,책에서 제공하는 코드와 수식은 전략을 이해하는데 있어서 많은 도움이 되었습니다.


























      그리고 기존에 많이 알려진 가치 투자 기반 또한 퀀트 전략으로 구성할 수 있다는 점이 놀라웠습니다. 이러한 전략들을 코드로 구현하는 것이야 말로 제일 힘든데, 책을 통하여서 실습할 수 있다는 점이 좋았던 것 같습니다.






      마지막으로 최근에 금융 분야에서 인공지능을 활용하는 연구가 많이 진행되고 있습니다. 저또한 현재 연구하고 있는 인공지능 분야를 금융 분야에 적용시켜 보고 싶던 참에 퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩 책이 많은 도움이 되었습니다.



























      ​책의 가격을 봤을때 무겁지 않고 실용적인 내용을 가지고 있어서 좋았습니다.




















       





    • 최근 인공지능 데이터 분석, 빅데이터가 핫이슈여서 그런지 그와 관련된 도서들이 많이 나오고 있다. 이 책도 그런 흐름에 따라서 나온 책이지 않나 싶다. 이번엔 퀀트 전략을 인공지능으로 분석해보는 그런 책을 한빛으로부터 받게 되었다. 언뜻보면 저번에 리뷰한 '파이썬 증권 데이터 분석'과 비슷해보이지만 사뭇 다른 점이 많이 존재했다.


       


      기존의 데이터 분석책은 컴퓨터를 전공하는 사람들이 중심인 서술이 많았다. 그래서인지 그런 책들 1,2장을 보면 파이썬 기초문법을 설명하는 부분이 많았다. 하지만 여기선 처음엔 금융과 투자분야에서 머신러닝이 어떻게 활용하는 지를 보여주고 있었고, 본격적인 머신러닝의 활용은 그 뒤에 등장하고 있었다. 얼핏보면 내용을 전개하는 방식이 컴퓨터보단 경제학, 경영학을 전공하는 사람에게 설명하는 느낌이 더 많이 들었다. 


       


      이런 부분은 투자전략에 대한 소개에서도 잘 드러났다. 책에서는 전통적인 투자전략, 머신러닝을 이용한 투자 전략 이렇게 두 가지를 중점으로 소개하고 있는데, 책 제목이 인공지능이란 단어가 들어감에도 전통적인 투자전략에 대한 소개가 꽤나 자세하게 소개되어있는게 무척 놀라웠다. 인공지능 활용서라기 보단 과거와 현재의 방법들을 전반적으로 다 소개하는 현대판 투자전략서란 생각이 강하게 들었다. 


       


      특히 인공지능에 대해 친절하게 설명한 부분이 마음에 들었는데, 보통 인공지능을 활용해서 무언가를 만드는 책들은 이론보단 실전에 치중하는게 많은데, 이 책은 둘다 동시에 잘 잡으려는 시도를 많이 보인것 같았다. 각각의 투자전략에서 필요한 모델이 무엇인지 설명하고, 이를 만들 수 있는 코드 예제와 실행결과 그리고 그 결과에 대한 분석까지 잘 적혀있어 보면 볼수록 감탄이 나왔다.


       


      이 책의 앞부분에서도 이 책을 읽으면 좋을 사람들을 소개하고 있지만, 확실히 이 책을 보려면 파이썬 기초를 어느정도 알고 이 분야에 대해 관심을 많이 가지는 사람에게 추천하고 싶다. 금융 쪽의 데이터를 분석하고 싶은 사람들, 인공지능을 활용해 전략을 세우고 싶은 투자자나 금융업자에겐 무척 좋은 인사이트를 제공해줄 것 같다.

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