퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩 상세페이지
출간 정보
- 2020.08.20 전자책, 종이책 동시 출간
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TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 381 쪽
- 6.6MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791162247662
ECN
-
퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩
작품 정보
나만의 투자 전략 실현을 위한 인공지능 퀀트 투자 학습법
알파고 이후 인공지능 기술은 제조, 의료, 교육, 게임, 보안 등 다양한 산업에 도입되었고, 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 한 서비스가 생겨났다. 금융권도 인공지능이라는 날개를 달고 진화 중이다. 고객 대응, 자산 관리, 종목 분석, 주식 거래 등 지능형 시스템과 빅데이터를 활용하여 다양한 분야에서 폭넓은 서비스를 제공한다.
이 책은 주식 거래를 위한 자료 수집부터 퀀트 투자 전략과 머신러닝/딥러닝을 이용한 투자 전략까지 상세히 설명한다. 알고리즘 트레이딩에 대한 머신러닝과 딥러닝 방법의 한계와 가능성을 명확히 알려주고, 실전에서 활용 가능한 최신 모델링 기법을 알려준다. 예제 코드는 이해하기 쉽도록 짧고 간단하게 구성했다. 이 책의 내용을 잘 따라 하면 자신만의 투자 가설을 검증하고, 자신만의 투자 기법을 머신러닝 툴로 실현하며, 계량적 투자 전략을 구현하는 과정에서 만나는 문제를 해결할 수 있다.
머신러닝과 딥러닝을 활용한 투자 사례
금융 데이터 분석을 위한 넘파이, 판다스 활용법
파이썬으로 만드는 투자 전략과 주요 지표
금융 데이터를 이용한 전통 퀀트 전략 구현
머신러닝을 이용한 투자 전략 구현
딥러닝을 이용한 투자 전략 구현
알파고 이후 인공지능 기술은 제조, 의료, 교육, 게임, 보안 등 다양한 산업에 도입되었고, 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 한 서비스가 생겨났다. 금융권도 인공지능이라는 날개를 달고 진화 중이다. 고객 대응, 자산 관리, 종목 분석, 주식 거래 등 지능형 시스템과 빅데이터를 활용하여 다양한 분야에서 폭넓은 서비스를 제공한다.
이 책은 주식 거래를 위한 자료 수집부터 퀀트 투자 전략과 머신러닝/딥러닝을 이용한 투자 전략까지 상세히 설명한다. 알고리즘 트레이딩에 대한 머신러닝과 딥러닝 방법의 한계와 가능성을 명확히 알려주고, 실전에서 활용 가능한 최신 모델링 기법을 알려준다. 예제 코드는 이해하기 쉽도록 짧고 간단하게 구성했다. 이 책의 내용을 잘 따라 하면 자신만의 투자 가설을 검증하고, 자신만의 투자 기법을 머신러닝 툴로 실현하며, 계량적 투자 전략을 구현하는 과정에서 만나는 문제를 해결할 수 있다.
머신러닝과 딥러닝을 활용한 투자 사례
금융 데이터 분석을 위한 넘파이, 판다스 활용법
파이썬으로 만드는 투자 전략과 주요 지표
금융 데이터를 이용한 전통 퀀트 전략 구현
머신러닝을 이용한 투자 전략 구현
딥러닝을 이용한 투자 전략 구현
작가
데이터 과학자로 하나금융융합기술원에서 로보어드바이저, 신용평가 시스템 개발 등의 프로젝트에 참여하고 있다. 중학생 때부터 10여 년간 중국에서 거주하며 베이징 대학교를 졸업했고 미국 캘리포니아 대학교 샌디에이고에서 국제경제 석사 학위를 받았다. 역서로는 『단단한 머신러닝』과 『데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집』(이상 제이펍, 2020)이 있다.
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- 금융 AI의 이해 (김태헌)
- 그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝 강의 (조시 스타머, 김태헌)
- 핸즈온 데이터 시각화 (일리야 일라얀코우, 잭 도허티)
- 코드로 배우는 인공지능 (장리커, 판후이)
- AI 소사이어티 (김태헌, 이벌찬)
- 퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩 (김태헌, 신준호)
리뷰
4.8
구매자 별점
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not***2020.09.03
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