한빛미디어

가장 큰 자본이 흐르는 금융계와, 4차 산업혁명의 주연인 인공지능의 만남.

사실 '인공지능 퀀트 투자'라는 단어는 전혀 어색하지 않을 정도로 널리 퍼진 개념이다. 하지만 금융 인공지능이 어떤 원리로 동작하는지 자세히 알고 있는 사람은 많지 않다.

금융을 잘 아는 사람은 인공지능을 잘 모를 확률이 크고, 인공지능을 연구하는 학자들은 금융 지식이 약할 확률이 크다. 나도 한때 주식 인공지능을 만들어보겠다고 키움 API 따다가 모델에 붙여서 돌려보고 했었는데, 주식 공부하기 싫어서 때려치웠던 기억이 난다.

그만큼 서로 다른 도메인을 결합하는 것은 쉬운 일이 아니다. 하지만, 최근에는 이러한 크로스 도메인이 참 핫하다고 느껴진다. 이제는 기업들은 물론이고, 대학원 연구실들만 봐도 머신러닝 딥러닝을 안 쓰는 곳을 찾기가 어려우며, 많은 세계 석학들도 근 시일 내에 우리 일상에 인공지능이 자연스럽게 녹아들 것이라 예견하고 있다.

그렇다면 인공지능을 공부하는 우리들은 무엇을 해야 할까. 많은 사람들이, 컴공은 다른 공부 할 시간에 기술을 극한으로 가져가는 것이 맞다고들 이야기한다. 타 전공이 4년 넘는 시간 동안 쌓아 올리는 도메인 지식을 본인 공부도 하면서 따라갈 수는 없기 때문이다. 이 말에는 물론 동의한다. 하지만 그렇다고 해서 다른 도메인에 대한 관심을 끊어서는 안된다고 생각한다. 결국, 가치를 창출하는 것은 크로스 도메인이기 때문이다. (물론 본인이 인공지능 학계의 새로운 패러다임을 만들 정도의 천재라면 상관은 없다)

이 책은 금융 전문가를 위한 인공지능 활용서인 동시에, 금융 문제를 해결하고자 하는 머신러닝 실무자들에게 훌륭한 안내서이기도 하다. 금융계의 통계적 및 경제적 비효율성의 개념을 맛보고, 통계가 근본인 머신러닝과 어떻게 결합할 수 있을지를 고민하다 보면, AI 연구자들이 흔히 빠지곤 하는, 데이터 및 기술 만능주의에서 벗어난 시각을 가질 수 있을 것이다.

실무서인 만큼 리스크 관리와 주문 집행은 물론, 다양한 오픈 API 활용 및 트레이딩 봇 배포까지 다루고 있어, 이 책에서 제시하는 친절한 가이드를 따라가다 보면 어느새 개발도 잘하고 금융도 잘하는 AI 엔지니어가 될 수 있으리라 생각된다. (만약 토스나 카카오뱅크를 준비한다면, 적극 추천한다)