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금융 전략을 위한 머신러닝

19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학

하리옴 탓샛, 사힐 푸리, 브래드 루카보 저/김한상 | 한빛미디어 | 2021년 12월 27일 | 원서 : Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance 리뷰 총점9.3 정보 더 보기/감추기
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편집/디자인
4.5점
회원리뷰(4건) | 판매지수 861 판매지수란?
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발행일 2021년 12월 27일
쪽수, 무게, 크기 468쪽 | 183*235*30mm
ISBN13 9791162245002
ISBN10 116224500X

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책소개

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목차

저자 소개 (4명)

현재 뉴욕에 있는 투자 은행의 정량 분석 부서에서 부사장으로 일하고 있다. 여러 글로벌 투자 은행과 금융 조직의 예측 모델링, 금융 상품 가격 책정 및 리스크 관리 분야에서 다양한 경험을 쌓았다. UC 버클리 대학교에서 석사 학위를, 인도의 공과대학교 카라그푸르에서 학사 학위를 취득했다. 금융 리스크 매니저(FRM) 인증과 양적 금융 인증(CQF)도 이수했으며 CFA 레벨3 후보군이다. 현재 뉴욕에 있는 투자 은행의 정량 분석 부서에서 부사장으로 일하고 있다. 여러 글로벌 투자 은행과 금융 조직의 예측 모델링, 금융 상품 가격 책정 및 리스크 관리 분야에서 다양한 경험을 쌓았다. UC 버클리 대학교에서 석사 학위를, 인도의 공과대학교 카라그푸르에서 학사 학위를 취득했다. 금융 리스크 매니저(FRM) 인증과 양적 금융 인증(CQF)도 이수했으며 CFA 레벨3 후보군이다.
정량 연구원으로 일하고 있다. 그는 모델 가정을 테스트하고 여러 자산 분류에 대한 전략을 찾는다. 다양한 문제에 여러 가지 통계 및 머신러닝 기반 기술을 적용해 왔다. 예를 들어 텍스트 특징 생성, 레이블링 곡선 이상 징후, 비선형 위험 요인 감지 및 시계열 예측 등이 있다. UC 버클리 대학교에서 석사 학위를, 인도 델리 공과대학교에서 학사 학위를 취득했다. 정량 연구원으로 일하고 있다. 그는 모델 가정을 테스트하고 여러 자산 분류에 대한 전략을 찾는다. 다양한 문제에 여러 가지 통계 및 머신러닝 기반 기술을 적용해 왔다. 예를 들어 텍스트 특징 생성, 레이블링 곡선 이상 징후, 비선형 위험 요인 감지 및 시계열 예측 등이 있다. UC 버클리 대학교에서 석사 학위를, 인도 델리 공과대학교에서 학사 학위를 취득했다.
샌프란시스코에 위치한 부동산 투자 스타트업 Union Home Ownership Investors에서 포트폴리오 관리 부사장으로 일하고 있다. 그의 연구는 비즈니스 프로세스, 내부 시스템 및 소비자 대상 제품에서 머신러닝과 투자 의사 결정 모델의 구현에 초점을 맞추고 있다. 공저자와 마찬가지로 UC 버클리 대학교에서 금융 공학 석사 학위를 취득했다. 샌프란시스코에 위치한 부동산 투자 스타트업 Union Home Ownership Investors에서 포트폴리오 관리 부사장으로 일하고 있다. 그의 연구는 비즈니스 프로세스, 내부 시스템 및 소비자 대상 제품에서 머신러닝과 투자 의사 결정 모델의 구현에 초점을 맞추고 있다. 공저자와 마찬가지로 UC 버클리 대학교에서 금융 공학 석사 학위를 취득했다.
고려대학교에서 컴퓨터공학과 학사와 석사를 마치고, 파리 대학교에서 보안 전공 박사 학위를 받았다. 자율 주행 차와 금융 포트폴리오 관리 분야의 데이터 기반 의사 결정에 관심을 갖고 금융 데이터 분석 과제를 진행 중이다. 현재 미국 실리콘 밸리 자율 주행 차 회사에 근무하고 있다. 고려대학교에서 컴퓨터공학과 학사와 석사를 마치고, 파리 대학교에서 보안 전공 박사 학위를 받았다. 자율 주행 차와 금융 포트폴리오 관리 분야의 데이터 기반 의사 결정에 관심을 갖고 금융 데이터 분석 과제를 진행 중이다. 현재 미국 실리콘 밸리 자율 주행 차 회사에 근무하고 있다.

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출판사 리뷰

복잡한 금융 데이터를 제대로 다루고 싶다면 꼭 읽어야 할 필독서!

금융 서비스 분야는 방대한 데이터를 실시간으로 생성하며, 데이터 해석에 따른 올바르고 신속한 판단과 결정이 필요합니다. 금융 사기 탐지, 신용 대출 심사, 주가 변화 추이 예측, 포트폴리오 구성 및 재조정 등 다양한 금융 서비스에 머신러닝을 활용할 수 있습니다. 이 책의 실전 문제에서 다양한 활용법을 소개 및 구현하고 시연합니다. 더 나아가 각 장 마무리에 연습 문제를 제시하여 어떻게 응용, 발전시킬지 구체적 방향을 제시합니다. 머신러닝을 이해하고 금융 서비스에 활용하는 시대, 나아가 금융 자산을 보호하고, 자산 가치를 극대화하는 시대가 현실화되고 있습니다. 이 책을 재밌게 읽고 책에서 소개한 내용을 실제로 활용 및 응용할 수 있기를 바랍니다.

대상 독자

·금융 데이터를 제대로 다루고 싶은 학생, 관련 직업 종사자
·파이썬을 활용하여 자신의 기존 전략을 정량화하고 자동화하고 싶은 독자

주요 내용

·거래 전략, 파생 상품 가격 책정, 포트폴리오 관리 ─ 회귀 기반 지도 학습 모델
·신용 부도 위험 예측, 이상 거래 탐지와 거래 전략 ─ 분류 기반 지도 학습 모델
·포트폴리오 관리, 거래 전략과 수익률 곡선 구성에 대한 사례 연구 ─ 차원 축소 기법
··거래 전략과 포트폴리오 관리에 대한 사례 연구와 함께 유사한 개체 찾기 ─ 알고리즘과 클러스터링 기술
거래 전략 구축, 파생 상품 헤징과 포트폴리오 관리 ─ 강화 학습 모델과 기법
·텍스트 분석, 텍스트 마이닝, 전산 언어학, 콘텐츠 분석 ─ NLP 기술

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