파이썬 기반 금융 인공지능 (파이썬과 케라스를 활용한 금융 시계열 데이터 기반 알고리즘 트레이딩전략)

파이썬 기반 금융 인공지능 (파이썬과 케라스를 활용한 금융 시계열 데이터 기반 알고리즘 트레이딩전략)

$42.00
Description
통계적 비효율성부터 벡터화된 백테스팅, 알고리즘 트레이딩까지,
금융 전문가를 위한 인공지능 활용법
이 책은 금융권에서 AI를 활용하는 금융 전문가를 위한 인공지능 활용 실전 지침서다. 책의 초반부에서는 지도 학습, 초지능 등 일반적으로 활용되는 AI의 핵심 개념을 소개한다. 그다음 AI를 이용해 금융 시장에서 통계적 비효율성을 찾아내는 방법으로 내용을 확장한다. 그리고 어디에서도 배울 수 없는 통계적 비효율성에 AI 알고리즘을 더해 알고리즘 트레이딩에서 경제적 비효율성을 역이용하는 방법을 설명한다. 마지막으로 신경망 훈련을 위한 파이썬 코드 예제와 금융 시계열 예측을 소개하며 이 책을 마무리한다. 이 책을 따라 모든 학습을 마치고 나면 AI를 활용해 기존의 금융 시스템에 디지털 혁신을 가져올 금융 전문가로 거듭나 있는 자신을 발견하게 될 것이다.

● AI와 초지능에서 활용되는 AI의 핵심 개념과 알고리즘
● 데이터 기반 금융, AI, 머신러닝이 금융 이론과 실무에 영향을 미치는 이유
● 신경망과 강화 학습을 금융 시장의 통계적 비효율성에 적용
● 백테스팅과 알고리즘 트레이딩을 통해 경제적 비효율성 활용
저자

이브스힐피쉬

YvesHilpisch
ThePythonQuants의설립자이자이사이며,PythonQuantsLLC의공동창업자이다.이회사들은파이썬기반의금융및파생상품분석소프트웨어와파이썬및금융과관련된컨설팅,개발,교육서비스를제공한다.금융수학을전공했고,경영학박사학위를받았으며자를란트대학교에서계산금융의수치적방법론을가르치고있다.저서로는『파이썬을활용한금융분석』(한빛미디어,2016),『파이썬을이용한알고리즘트레이딩』(제이펍,2021),『DerivativesAnalyticswithPython』(Wiley,2015)등이있다.

목차

[PARTI기계지능]
CHAPTER1인공지능
1.1알고리즘
1.2신경망
1.3데이터의중요성
1.4마치며
1.5참고문헌

CHAPTER2초지능
2.1성공스토리
2.2하드웨어의중요성
2.3지능의형태
2.4초지능으로가는길
2.5지능의폭발
2.6목표와제어
2.7잠재적결과
2.8마치며
2.9참고문헌

[PARTII금융과머신러닝]
CHAPTER3규범적금융
3.1불확실성과리스크
3.2기대효용이론
3.3평균-분산포트폴리오이론
3.4자본자산가격결정모형
3.5차익거래가격결정이론
3.6마치며
3.7참고문헌

CHAPTER4데이터기반금융
4.1과학적방법론
4.2계량경제학과회귀분석
4.3데이터입수
4.4규범적이론의재고
4.5핵심가정깨부수기
4.6파이썬코드
4.7마치며
4.8참고문헌

CHAPTER5머신러닝
5.1학습
5.2데이터
5.3성공
5.4용량
5.5성능측정
5.6편향과분산
5.7교차검증
5.8마치며
5.9참고문헌

CHAPTER6인공지능우선금융
6.1효율적시장
6.2수익률데이터에기반한시장예측
6.3더많은특징을사용한시장예측
6.4일중시장예측
6.5마치며
6.6참고문헌

[PARTIII통계적비효율성]
CHAPTER7밀집신경망
7.1데이터
7.2기준적예측
7.3데이터정규화
7.4드롭아웃
7.5규제화
7.6배깅
7.7최적화
7.8마치며
7.9참고문헌

CHAPTER8재귀신경망
8.1첫번째예제
8.2두번째예제
8.3금융가격시계열
8.4금융수익률시계열
8.5금융특징
8.6마치며
8.7참고문헌

CHAPTER9강화학습
9.1기본개념
9.2OpenAIGym
9.3몬테카를로에이전트
9.4신경망에이전트
9.5DQL에이전트
9.6단순금융Gym
9.7더나은금융Gym
9.8FQL에이전트
9.9마치며
9.10참고문헌

[PARTⅣ알고리즘트레이딩]
CHAPTER10벡터화된백테스팅
10.1단순이동평균전략백테스팅
10.2일간신경망전략백테스팅
10.3일중신경망전략백테스팅
10.4마치며
10.5참고문헌

CHAPTER11리스크관리
11.1트레이딩봇
11.2벡터화된백테스팅
11.3이벤트기반백테스팅
11.4리스크평가
11.5리스크관리백테스팅
11.6파이썬코드
11.7마치며
11.8참고문헌

CHAPTER12집행및배포
12.1Oanda계정
12.2데이터추출
12.3주문집행
12.4트레이딩봇
12.5배포
12.6파이썬코드
12.7마치며
12.8참고문헌

[PARTⅤ전망]
CHAPTER13인공지능경쟁
13.1인공지능과금융
13.2표준화부족
13.3교육과훈련
13.4자원을위한싸움
13.5시장충격
13.6경쟁시나리오
13.7위험,법규,감독
13.8마치며
13.9참고문헌

CHAPTER14금융특이점
14.1개념과정의
14.2무엇이걸려있는가
14.3금융특이점으로가는경로
14.4기술과자원
14.5시나리오
14.6스타트랙과스타워즈
14.7마치며
14.8참고문헌

[PARTⅥ부록]
APPENDIXA상호작용형신경망
A.1텐서와텐서연산
A.2간단한신경망
A.3얕은신경망
A.4참고문헌

APPENDIXB신경망클래스
B.1활성화함수
B.2단순신경망
B.3얕은신경망
B.4시장방향예측

APPENDIXC합성곱신경망
C.1특징및라벨데이터
C.2모형학습
C.3모형테스트
C.4참고문헌

출판사 서평

회귀분석과분류모형부터강화학습,금융특이점까지!
금융산업의패러다임을바꿀AI를적용한금융분석실전가이드

오늘날인공지능과머신러닝은금융데이터의프로그래밍적가용성과결합되면서금융산업의패러다임을바꾸고있다.이러한흐름에따라인공지능과머신러닝을금융분야에적용하려는책들이많이출간되었다.하지만이분야의연구가아직초기단계이다보니적절한이론적기반이나경험적증거가부족한경우가허다하다.

이책은그간의책들과는다르게,인공지능기반알고리즘트레이딩전략을개발부터백테스팅,배포까지의모든내용을제공한다.책에서소개하는방법론과예제대부분은수십년간저자가쌓아온연구에기반한것이다.단순히기술적매매나투자방법론에머신러닝과인공지능을적용하여투자수익률을높이는방법에만집중하지않는다.파이썬을활용해금융분야의핵심이론이어떻게형성되어왔으며,머신러닝과인공지능을활용하여이론이지닌부족함을어떻게보완할수있는지설명한다.또한인공지능과머신러닝을활용해금융시장의통계적비효율성을발견하고알고리즘트레이딩을활용하는방법에대해배울수있다.머신러닝과딥러닝알고리즘을금융에적용하려고시도하는모든이에게훌륭한안내서가되어줄것이다.