금융 데이터 분석을 경험해 볼 수 있는 좋은 책

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2020-09-27

전통 퀀트 투자 전략과 머신러닝/딥러닝을 이용한 투자 전략을 다룬 인공지능 투자 학습서. 알고리즘 트레이딩에 대한 머신러닝과 딥러닝 방법의 한계와 가능성을 명확히 알려주고, 실전에서 활용 가능한 최신 모델링 기법을 알려준다.

이 책을 통해서 금융 데이터를 프로그래밍적으로 수집/분석 해 볼 수 있다는 것으로 충분한 경험과 방향을 제시하는 듯 하다.

다만, 최종 목표의 소프트웨어 개발까지는 조금 힘들어 보인다.

(전문 지식 및 프로그래밍의 경험이 많이 필요할 듯 하다.)

제1장 ~ 제3장.

금융 데이터 분석을 위한 파이썬에 대한 기초 와 응용을 소개하고 있다.

이 부분에서는 파이썬 모듈(함수)들응 위주로 특정 기능 구현/테스트를 할 수 있다.

예제 따라하기도 그렇게 어렵지 않다.

"야후 파이낸스 데이터 다운로드" 를 소개하는 화면 캡쳐가 있지만,

상세하게 어떤 설정을 하고, 받아야 하는지에 대한 정보가 없어서, 직접 경험해 보아야 한다.

- Yahoo Finace 검색을 통해 사이트 접속, S&P500 지수 선택, "Historicla Data" 선택

- Time Period 영역을 지정하지 않으면, 기본 1년 데이터

특히 2장 마지막에 소개하는 "금융 데이터 분석을 위한 오픈 API 활용"

여기서는 FinanceDaraReader 라는 오픈 API를 소개하고 있다.

https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader

이후 FinanceDataReader 라는 API를 제공하고 소개한다.

이를 이용하면 한국 주식 가격, 미국 주식 가격, 지수, 환율, 암호 화폐 가격, 종목 리스트 등을 제공받을 수 있다.

상세한 정보는 FinanceData GitHub를 통해서 사용법을 제공한다.

https://financedata.github.io/posts/finance-data-reader-users-guide.html

제4장

전통 퀀트 투자 전략에 대한 소개와 데이터 가공 및 추이 판별등을 직접적으로 경험해 볼 수 있다.

제5장 ~ 제8장

이제 부터는 인공지능 이야기에 걸맞게 딥러닝/머신러닝에 대해서 소개하고, 이를 금융에 접목하는 부분을 소개하지만, 기초 지식의 부족으로 쉽지만은 않다.

더욱이 앞에서 이야기한 모듈들을 통합하는 최종 소프트웨어의 완성을 위해서는 더욱 그렇다.

이 책을 기초로 하여서, 좀 더 다양한 예제 경험과 금융 지식을 접목하여서, 소프트웨어 완성도를 높일 수 있을 것으로 예상 된다.

한빛미디어