hawkm***
2022-10-29

금융권에서 AI를 활용하는 금융 전문가를 위한 인공지능 활용 실전 지침서로 통계적 비효율성부터 벡터화된 백테스팅, 알고리즘 트레이딩까지 AI를 금융 시스템에 적용하는 방법을 모두 소개합니다.
한빛미디어 “나는 리뷰어다” 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.
금융 공학을 다루는 많은 책들은 데이터를 다루는 방법으로 ‘시계열(time series)’을 채택한다. Python을 기반으로 소개된 금융 공학 책들이 Pandas와 Scikit-learn을 활용하는 것을 주로 다루고 있다. 이 책은 Keras를 기반으로 금융 공학과 AI를 접목해서 다르고 있다.
Python과 Keras를 활용해서 ‘시계열’ 데이터를 활용하는 방법 뿐만 아니라 알고리즘 트레이딩까지 다루고 있다. 그래서 각 장(chapter)의 내용이 생각보다 깊다. 이 책을 접하시는 분들은 금융과 인공지능에 중 하나 정도에 대한 적당한 이해도가 있으면 흥미롭게 읽을 수 있다.
금융 공학이 가진 어려움 중 하나가 ‘단어’와 ‘과정’이 생소하다는 점이다. 구매/판매하는 행위 뿐만 아니라 정교한 상황을 설명하기 위해서 고유한 단어와 다양한 상황을 만들어낸 과정을 설명하는 주제어가 있다. 이런 단어나 주제어는 금융에 대한 이해도가 없으면 쉽게 이해되지 않는다. 실습 과정을 통해서 각 장(chapter)에서 소개하는 핵심적인 아이디어를 접해볼 수 있다. 그리고 데이터를 표현하는 기법이나, 자주 활용되는 그래프를 작성하면서 단어의 의미를 이해하는데 도움이 된다.
책의 흐름이 지도 학습에서 시작해서 강화 학습으로 이어진다. 책의 분량에 비해서 다루는 내용이 다양하기 때문에 인공지능 관련해서 별도의 교재를 활용하길 권한다. 금융과 인공지능 두 가지 주제에 대해서 처음 접하는 분들은 책 자체가 가볍게 읽기에는 난이도가 있다. 그래서 실습을 병행해서 책의 아이디어 이해하는 방향으로 진행하면 좋은 결과를 얻을 수 있다. 쉽지 않지만 그렇다고 불가능해 보이지도 않는다.
이 책을 읽으면서, 다양한 시장 가설을 데이터를 활용해서 검증하는 실습을 진행하였다. 그 중에서 10장에서 백테스팅을 접하게 되었는데, 개인적으로 굉장히 흥미로운 주제였다. 막연하게 생각했던 것에 비해서 재미있는 것을 실현해볼 수 있을 것 같아서, 내년에 금융 공학 관련한 것으로 주변분들고 스터디를 만들어볼까 고민했다. 혹시나 금융과 인공지능을 활용하는 방법이 궁금하시다면 시간을 내서 한번쯤 도전해보길 권한다.