[도서 리뷰] 파이썬 기반 금융 인공지능 - 파이썬과 케라스를 활용한 금융 시계열 데이터 기반 알고리즘 트레이딩 전략

파이썬 기반 금융 인공지능

파이썬과 케라스를 활용한 금융 시계열 데이터 기반 알고리즘 트레이딩 전략

이 책은 금융전문가인 이브힐피시라는 저자와 데이터 사이언스 스쿨 사이트를 운영하는 김도형 박사님에 의해 번역이 되었다. 올해 초에도 이 두분의 저자, 역자 분의 책인 “파이썬을 활용한 금융 분석 2판”을 통해서도 많은 도움을 받았다.

어떤 사람이 읽으면 좋을까?

이 책은 이전에 리뷰했던 “파이썬을 활용한 금융 분석 2판” 처럼 파이썬, 머신러닝, 딥러닝, 금융이라는 키워드를 통해 실제 금융데이터에 적용해볼 수 있는 다양한 기법을 튜토리얼 형식으로 제공하고 있다. 그래서 파이썬 데이터사이언스 스킬 뿐만 아니라 금융 지식도 함께 얻을 수 있는 책이기도 하다. 아마 이 책을 읽는 독자는 개발이나 데이터 전문가로 파이썬을 활용하여 금융 데이터를 통해 예측 모델을 만들어 보려는 사람도 있을 수 있고 금융전문가로 파이썬을 배워 업무에 활용해 보고자 하는 사람도 있을 것이다. 어느 측면에서 시작했건 특정 전문 도메인에 실제 예측모델을 적용해 보고 배포하는 과정까지를 포함하고 있기 때문에 모델을 만들어서 실제 투자에 활용하고자 할 때 도움을 받을 수 있는 책이다.

이 책에 관심을 갖게 된 계기

실제로 한 때 투자 예측 모델을 만들어 직접 투자에 적용해 볼 만큼 이 분야에 관심이 많았다. 직접 예측 모델을 만들었을 때는 나름대로의 기준을 갖고 볼린저밴드, MACD, RSI 지수 등을 산출하고 재무제표 데이터를 피처로 활용하여 투자 모델을 만들었었는데 모델이 예측하는 것은 대부분 급등주여서 비싼 수업료를 지불하고 투자를 그만두었던 경험이 있기도 하다. 또, 머신러닝, 딥러닝을 활용하여 업무적인 측면 뿐만 아니라 생활 경제와 밀접하게 관련있는 데이터에 적용해 보면 비싼 수업료를 지불하더라도 배우는 게 컸다. 금융적인 지식 뿐만 아니라 머신러닝이나 딥러닝 모델을 어떻게 하면 개선해 볼 것인지 고민할 때 이 책의 사례를 참고해 보고 싶었다.

책에서 다루는 인공지능 기술

금융 전문가를 위해 다루는 AI책인 만큼 통계적 비효율성에 AI를 더해 알고리즘 트레이딩에서 경제적 비효율성을 역이용 하는 방법을 소개하고 있다. 또, 케라스 코드를 통해 설명하고 있는데 텐서플로 2버전부터 케라스를 공식 API로 채택하고 있기 때문에 이 책을 통해 적절하게 추상화된 케라스 알고리즘을 통해 금융데이터에 집중할 수 있도록 해준다.

다양한 데이터

정형 데이터 뿐만 아니라 금융데이터를 다루다 보면 뉴스, 종목게시판 등의 내용을 보게 되는데 이런 비정형 데이터를 다루는 방법도 소개하고 있다.

딥러닝과 강화학습

딥러닝을 활용한 지도학습 방식 뿐만 아니라 강화학습과 관련된 내용까지 소개하고 있다.

쉽지 않은 난이도

전문적인 파이썬 지식과 금융지식을 다루기 때문에 내용이 쉽지는 않다. 또 아주 기본적인 파이썬 문법, 딥러닝의 학습과정과 이론적인 내용을 어느정도 알고 있지 않으면 쉽게 읽히지 않을 내용이다. 하지만 이 책 한권을 통해 마치 전문 퀀트처럼 흉내를 낼 수 있고 무엇을 더 배워나가야 할지 고민하게 해주는 책이다.

이전에 출판된 동일 저자와 역자의 책인 “파이썬을 활용한 금융 분석 2판” 과 함께 읽으면서 어려운 금융용어나 분석 내용을 이해하는데 좀 더 도움이 되었다.

이 리뷰는 한빛미디어의 나는 리뷰어다 이벤트를 통해 책을 제공받아 작성했습니다.