한빛미디어

들어가기에 앞서 이 책의 가장 훌륭한 점은 책에 나온 예제를 그대로 학습할 수 있는 JupyerLab을 무료로 제공한다는 점입니다.  

다만 JupyterLAB에서는 조금 느리거나 답답할 수 있으니, 코드를 다운 받아서 로컬에서 돌려본는 방법도 추천합니다.  책에서는 파이썬 3.8로 되어 있지만, 최신 버전인 3.11에서도 무리 없이 동작하는 것을 확인 할 수 있었습니다.

전체적으로 책의 내용이 복잡한 수식과 프로그래밍에 대한 선수 학습이 필요하지만, 실습예제를 따라서 진행하다보면 배경지식이 없더라도 이해하는데 크게 무리는 없습니다. 

파트 1에서는 기계지능에 대하여 폭넓게 다룹니다. 인공지능에 대한 역사와 초지능에 대한 이야기를 다루며, 최근에(이라 하지만 8년전 이야기인)  가장 충격을 주었던 딥마인드와 알파제로의 성공 사례를 다룹니다. 앞으로의 인공지능은 각 분야에서 어떻게 성장할 수 있을지 생각해보는 것도 좋을 것 같습니다.

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파트 2에서는 금융과 머신러닝을 다룹니다. 기존의 금융 이론에 대한 설명 및 이에 따른 수식과 프로그램으로 어떻게 구현을 할 수 있는지에 대하여 다룹니다. 

이와 같은 방식으로 다루는 이론은 "기대효용 이론", "평균-분산 포트폴리오 이론", "자본자산 가격결정 모형", "차익거래 가격결정 이론" 등을 다룹니다. 

이 책의 마지막 파트에서는 금융 분야에서 인공지능을 널리 채택할 때 발생할 수 있는 결과에 대한 전망을 보여줍니다. 이 책에서는 매매에 대하여만 다루지만, 실제로 금융에서 적용할 수 있는 분야는 "신용평가", "부정 적출", "포트폴리오 관리" 등 다양하게 다룰 수 있습니다. 그리고 인공지능 금융에 대하여는 제대로 된 표준이 아직 확립이 되지 않았기 때문에, 오히려 경쟁 환경에서 인공지능 우선 금융의 이점을 활용할 수 있습니다. 

책에 대한 내용은 더할나위 없이 훌륭합니다. 하지만 늘 아쉬운 점은 국내 주식시장(모두들 Hell이라고 부르는...) 에 적용시키기에는 조금 넘어야 할 난관이 많다는 점입니다. 개인적으로 동 출판사에서 나온 "파이썬 증권 데이터 분석"이 이러한 가려움을 긁어주는 책이라고 생각하는데, 개정판이 나왔으면 하는 생각입니다.

이 책은 각 챕터마다 참고문헌이 따로 정리되어 있어서, 금융공학을 전공하는 분들에게는 거의 필독서가 아닐까 싶습니다. 

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