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AI 저평가 종목 발굴

시장에 버려진 진주를 발견하는 알고리즘 전략

  • 관심 0
e퍼플 출판
소장
전자책 정가
6,000원
판매가
6,000원
소장
출간 정보
  • 2026.01.09 전자책 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 지원
파일 정보
  • EPUB
  • 약 8.5만 자
  • 22.1MB
지원 환경
  • 앱
  • 웹
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9791139047394
UCI
-
AI 저평가 종목 발굴

작품 정보

이 책은 AI 기술과 전통적 가치투자를 결합해, 시장에서 저평가된 종목을 발굴하고 전략적으로 활용하는 방법을 심층적으로 다룬다. 단순히 수익률을 높이기 위한 단기 투자 기법이 아니라, 데이터 분석과 알고리즘 설계, 리스크 관리, 그리고 장기적 안목에서의 포트폴리오 운용까지 전 과정을 하나의 통합된 흐름으로 제시한다.

1장은 시장의 왜곡과 기회의 탄생을 이야기한다. 숫자가 말하지 않는 기업의 숨은 가치를 읽는 법, 시장이 외면한 순간에 찾아오는 기회, 그리고 과거 위기 속에서 탄생한 대박 사례들을 통해 투자자가 가져야 할 시각의 전환을 제안한다.

2장은 저평가 종목의 정의를 재정립한다. PBR과 PER 같은 전통 지표를 넘어서는 가치 측정 방법, 성장성과 안전성을 함께 고려하는 시각, 시장 평균과의 괴리를 해석하는 방법을 구체적으로 다룬다.

3장은 AI가 바꾼 종목 발굴의 패러다임을 설명한다. AI가 인간보다 빠르게 읽는 데이터, 전통 분석과 AI 모델의 차이, 그리고 데이터 수집부터 학습까지의 전체 프로세스를 살펴본다.

4장과 5장은 실전적인 AI 전략 설계와 모델 최적화에 집중한다. 어떤 데이터를 넣어야 승률이 올라가는지, 피처 엔지니어링과 오버피팅 회피 전략, 랜덤포레스트·XGBoost·딥러닝 모델의 특성과 하이퍼파라미터 튜닝, 백테스트 검증 방법까지 상세히 제시한다.

6장은 리스크 관리와 포트폴리오 구성이다. 저평가 종목에도 존재하는 함정, AI 기반의 리밸런싱, 그리고 손절·익절 시점 결정에서의 알고리즘 활용법을 구체적으로 풀어낸다.

7장은 AI로 발굴한 실제 사례를 소개한다. 시장에서 저평가된 기술주 발굴 스토리, 위기 속에서 빛난 종목, 그리고 버려진 진주가 성장주로 변모한 과정이 생생하게 담겨 있다.

8장은 개인 투자자를 위한 AI 투자 루틴을 제안한다. 하루 30분으로 만드는 투자 습관, 무료·유료 AI 툴 활용법, 데이터 해석력 훈련 방법을 실용적으로 설명한다.

9장은 AI 투자 전략의 미래를 조망한다. 생성형 AI와 투자 의사결정의 결합, 시장 효율성의 붕괴와 새로운 기회, 그리고 인간과 AI의 공존 시대를 전망한다.

에필로그에서는 AI 시대에도 변하지 않는 투자자의 마지막 무기로서 ‘통찰력’을 강조한다. 책 말미에는 참고문헌과 부록을 통해 AI·데이터 분석·퀀트 전략·저평가 사례 연구 자료를 제공하고, 종목 발굴 툴과 가치지표 계산 공식, 데이터 전처리 체크리스트 등 실전 활용 자료를 담았다.

이 책은 데이터와 알고리즘의 언어를 이해하는 동시에, 시장의 흐름을 꿰뚫는 시각을 갖추고자 하는 투자자에게 실질적인 나침반이 될 것이다.

작가 소개

저자는 인문학, 철학, 정치/외교, 경제학, 기술 등 다양한 분야에 깊은 관심을 가지고 있는 저자입니다. 제 직장생활은 여러 가지 도전과 기회를 제공해 주었으며 이를 통해 얻은 경험을 바탕으로 폭넓은 시각을 갖추게 되었습니다.

독서는 제 삶에서 중요한 부분을 차지하고 있습니다. 틈틈이 책을 읽으며 인문학의 깊이와 철학적 사유의 중요성을 느끼고 경제학적 관점에서 사회를 바라보는 법을 배워왔습니다. 특히 기술의 발전이 인간의 삶에 미치는 영향을 탐구하는 데 많은 흥미를 느끼고 있습니다. 이러한 다양한 관심사는 서로 연결되어 있으며 제가 쓴 글에서도 그 연관성을 발견할 수 있을 것입니다.

저는 독자 여러분께서 이 글을 통해 새로운 통찰을 얻고 삶의 여러 측면에서 도움이 되기를 진심으로 바랍니다. 지식의 공유는 서로를 성장시키는 좋은 방법이라고 믿습니다. 앞으로도 지속적으로 다양한 주제에 대해 탐구하고 그 결과를 독자들과 나누고자 합니다. 여러분과 함께 배움의 여정을 이어가길 기대합니다.
감사합니다.

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