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프라도 박사의 금융 머신러닝 세트
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프라도 박사의 금융 머신러닝 세트

실전 금융 머신러닝 완벽 분석 + 자산운용을 위한 금융 머신러닝

[ 전2권 ]
마르코스 로페즈 데 프라도, 이병욱 저/이기홍, 하석근 | 에이콘출판사 | 2021년 02월 01일 첫번째 구매리뷰를 남겨주세요.
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프라도 박사의 금융 머신러닝 세트

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품목정보

품목정보
출간일 2021년 02월 01일
쪽수, 무게, 크기 728쪽 | 152*228*37mm

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책소개

목차

저자 소개 (4명)

코넬대학 공과대학교 교수, 트루 포지티브 테크놀로지스(TPT, True Positive Technologies)의 최고정보관리책임자(CIO, Chief Infomation Officer)이다. 머신러닝 알고리즘과 슈퍼 컴퓨터의 도움을 받아 20년 넘게 투자 전략을 개발한 경험이 있다. 2019년에는 「저널 오브 포트폴리오 매니지먼트(The Journal of Portfolio Management)」에서 ‘올해의 ... 코넬대학 공과대학교 교수, 트루 포지티브 테크놀로지스(TPT, True Positive Technologies)의 최고정보관리책임자(CIO, Chief Infomation Officer)이다. 머신러닝 알고리즘과 슈퍼 컴퓨터의 도움을 받아 20년 넘게 투자 전략을 개발한 경험이 있다. 2019년에는 「저널 오브 포트폴리오 매니지먼트(The Journal of Portfolio Management)」에서 ‘올해의 퀀트(Quant)상’을 받았다.

머신 러닝과 슈퍼컴퓨팅을 이용해 수십억 달러의 기금을 운용하고 있다. 구겐하임 파트너의 정량 금융 투자 전력(QIS) 사업을 설립해 뛰어난 리스크 조정 수익률을 지속적으로 가져다준 고용량 전략을 개발했다. 130억 달러의 자산을 운용한 후 QIS를 인수하고 2018년 구겐하임에서 스핀아웃했다.
2010년부터 로렌스 버클리 국립 연구소(미 에너지 성, 과학국)의 연구원으로 일하고 있다. 금융에서 가장 많이 읽은 10대 도서의 저자(SSRN 순위 기준)로, 머신 러닝과 슈퍼컴퓨팅에 관련된 수십 편의 논문을 썼고, 알고리즘 거래에 대한 다수의 국제 특허를 갖고 있다.
1999년에 스페인 국립 학문상을 수상했고, 2003년에는 금융 경제학으로 박사 학위를 받았으며, 2011년에는 마드리드 대학에서 수학적 금융으로 두 번째 박사 학위를 받았다. 박사 후 과정을 하버드와 코넬 대학에서 마쳤으며, 공학부에서 금융 머신 러닝 과정을 가르쳤다. 미국 수학 학회에 따른 에르도스 2(Erdos #2)와 아인슈타인 4(Einstein #4)를 갖고 있다.
자세한 내용은 www.QuantResearch.org에서 확인할 수 있다.
서울과학종합대학원 디지털금융 주임교수 한국금융연수원 겸임교수 인공지능연구원(AIRI) 부사장 - 금융위원회 연구모임 위원 - 한국산업기술진흥원(KIAT) ‘규제자유특구 분과위원회’ 위원 - 과기정통부 우정사업본부 정보센터 네트워크 & 블록체인 자문위원 - 2021 금융발전유공 혁신금융부문 대통령표창 전) BNP 파리바 카디프 전무 전) 삼성생명 마케팅 개발 수석 전) 보험넷 Founder & CE... 서울과학종합대학원 디지털금융 주임교수
한국금융연수원 겸임교수
인공지능연구원(AIRI) 부사장
- 금융위원회 연구모임 위원
- 한국산업기술진흥원(KIAT) ‘규제자유특구 분과위원회’ 위원
- 과기정통부 우정사업본부 정보센터 네트워크 & 블록체인 자문위원
- 2021 금융발전유공 혁신금융부문 대통령표창
전) BNP 파리바 카디프 전무
전) 삼성생명 마케팅 개발 수석
전) 보험넷 Founder & CEO
전) LG전자 연구원

서울과학종합대학원 디지털금융 주임교수와 한국금융연수원 겸임교수를 맡고 있으며, 인공지능연구원(AIRI)의 부사장으로도 재직 중이다. 한국과학기술원 KAIST 전산학과 계산 이론 연구실에서 공부하고 공학을 전공한 금융 전문가로, 세계 최초의 핸드헬드-PC(Handheld-PC) 개발에 참여해 한글 윈도우 CE1.0과 2.0을 미국 마이크로소프트 본사에서 공동 개발했다.
1999년에는 전 보험사 보험료 실시간 비교 서비스를 제공하는 핀테크 전문회사 ㈜보험넷을 창업해 업계에 큰 반향을 불러일으켰다. 이후 삼성생명을 비롯한 생명 보험사 및 손해 보험사에서 CMO(마케팅총괄 상무), CSMO(영업 및 마케팅 총괄 전무) 등을 역임하면서 혁신적인 상품과 서비스를 개발, 총괄했다.
세계 최초로 파생상품인 ELS를 기초 자산으로 한 변액 보험을 개발해 단일 보험 상품으로 5천억 원 이상 판매되는 돌풍을 일으켰고, 매일 분산 투자하는 일 분산 투자(daily Averaging) 변액 보험을 세계 최초로 개발해 상품 판매 독점권을 획득했다. 인공지능연구원에서 머신러닝 기반의 금융 솔루션 개발에 관련된 다양한 활동을 하고 있으며, 금융위원회, 금융정보분석원 등에 다양한 자문을 하고 있다.
저서로는 『돈의 정체』(에이콘, 2021), 『비트코인과 블록체인, 가상자산의 실체 2/e』(에이콘, 2020)과 대한민국학술원이 2019 교육부 우수학술도서로 선정한 『블록체인 해설서』(에이콘, 2019), 한국금융연수원의 핀테크 전문 교재인 『헬로, 핀테크!』(공저, 2020), 『헬로, 핀테크!: 핀테크 기반기술』(공저, 2021)이 있다.
한국금융연수원, 패스트 캠퍼스 등에서 인공지능, 디지털 트랜스포메이션, 블록체인에 관한 다양한 동영상 강연을 제공하고 있으며, MBC 100분 토론, MBC 스트레이트, KBS, SBS, SBS Biz, TBS, CBS 등에 출연해 가상자산과 디지털 금융에 관한 다양한 정보를 제공한 바 있다.
카네기멜론대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그대학교의 Finance Ph.D, CFA, FRM이자 금융, 투자, 경제분석전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융기관, 금융 공기업에서 자산 운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서로는 『엑셀 VBA로 쉽게 배우는 금... 카네기멜론대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그대학교의 Finance Ph.D, CFA, FRM이자 금융, 투자, 경제분석전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융기관, 금융 공기업에서 자산 운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서로는 『엑셀 VBA로 쉽게 배우는 금융공학 프로그래밍』(한빛미디어, 2009)이 있으며, 번역서로는 『포트폴리오 성공 운용』(미래에셋투자교육연구소, 2010), 『딥러닝 부트캠프 with 케라스』(길벗, 2017), 『프로그래머를 위한 기초 해석학』(길벗, 2018)과 에이콘출판사에서 출간한 『실용 최적화 알고리즘』(2020), 『초과 수익을 찾아서 2/e』(2020), 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』(2021), 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』(2021), 『존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 2/e』(2021), 『퀀트 투자를 위한 머신러닝?딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/e』(2021), 『자동머신러닝』(2021), 『금융 머신러닝』(2022) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.
학성고와 한국외국어대학교 경영학과를 졸업하고, 미국 컬럼비아대학교 산업공학 석사, 프랑스 EDHEC 경영대학원에서 프랭크 파보지(Frank J. Fabozzi) 교수 지도하에 경영학 박사 학위를 받았다. 「The Journal of Portfolio Management」 등 주요 학술지에 논문을 등재하고 있으며, 한국외국어대학교 경영대학 및 George Mason University Korea에서 학생들을 가르치... 학성고와 한국외국어대학교 경영학과를 졸업하고, 미국 컬럼비아대학교 산업공학 석사, 프랑스 EDHEC 경영대학원에서 프랭크 파보지(Frank J. Fabozzi) 교수 지도하에 경영학 박사 학위를 받았다. 「The Journal of Portfolio Management」 등 주요 학술지에 논문을 등재하고 있으며, 한국외국어대학교 경영대학 및 George Mason University Korea에서 학생들을 가르치고 있다.
한국투자공사 출신 임직원으로 구성된 WWG 자산운용에서 헤지펀드를 운용하고 있다. 하나UBS 자산운용에서 해외 펀드를 운용했고, 디멘셔널 펀드 어드바이저 미국 본사 및 싱가폴 법인에서 부사장으로 글로벌 주식 포트폴리오를, 한국투자공사에서 국부를 운용했다. 모건스탠리와 현대증권에서 근무했다. 번역서로 『실전 금융 머신러닝 완벽 분석』(에이콘, 2018)과 『초과 수익을 찾아서 2/e』(에이콘, 2020)이 있다. CFA 및 FRM이다.

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출판사 리뷰

1) 실전 금융 머신러닝 완벽 분석
2) 자산운용을 위한 금융 머신러닝

프라도 교수의 금융 머신러닝 강의 세트
성공적인 금융 머신러닝 프로젝트를 위한 『실전 금융 머신러닝 완벽 분석』과 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』은 퀀트 매니저와 퀀트 분석가에게 지침이 될 수 있는 책이다.


『실전 금융 머신러닝 완벽 분석』

이 책의 대상 독자


특히 금융 관련 데이터에 연계된 문제들을 해결하기 위해 설계된 고급 머신러닝 기법을 다루고 있다. ‘고급’이라는 의미는 이해하기가 극도로 힘들다거나 딥러닝이나 순환신경망 또는 합성곱망 등 최근에 되살아나고 있는 기법들을 설명한다는 의미는 아니다. 그보다 이 책은 금융 문제에 머신러닝 알고리즘을 적용한 경험이 있는 상급 연구원들이 중요하게 생각하는 여러 의문에 해답을 주고자 쓰여졌다. 만약 머신러닝이 처음이고, 복잡한 알고리즘에 대한 경험이 없다면 이 책은 (아직은) 맞지 않을 것이다. 이 책에서 다루고 있는 문제에 대해 현업에서의 경험이 없다면 이 책을 이용해 문제를 해결하기가 쉽지 않을 것이다. 이 책을 읽기 전에 머신러닝에 관한 여러 훌륭한 책을 읽길 권한다.
이 책의 핵심 독자들은 머신러닝 경험이 풍부한 전문 투자가들이다. 저자의 목표는 여러분이 이 책에서 배운 것을 통해 수익을 증대하기를 바라는 것이고, 금융을 현대화하는 데 일조하고 투자가들에게 실질적인 가치를 전달해 주기를 바라는 것이다.
이 책은 금융 이외의 여러 분야에 머신러닝 알고리즘을 성공적으로 구현한 경험이 있는 데이터 과학자들에게도 적합하다. 만약 여러분이 구글에서 일하면서 얼굴 인식 분야를 성공적으로 구현한 적이 있지만, 금융 쪽에 제대로 적용해 본 적이 없다면 이 책이 많은 도움이 될 것이다. 가끔 특정 구조(예를 들어, 메타 레이블링, 삼중 배리어 기법, 프랙디프)의 금융 논리에 대해 잘 이해되지 않을 때도 있을 수 있지만, 끈기를 갖길 바란다. 투자 포트폴리오를 일정 수준 이상 운용하다 보면 게임의 법칙이 점점 뚜렷하게 보이고, 1장에 설명된 내용들이 이해가 될 것이다.


이 책의 구성

이 책은 서로 얽혀 있는 주제들을 각각 구분해 정돈된 형태로 설명한다. 각 장은 그 이전 장을 읽었다고 가정하고 설명한다. 1부는 금융 데이터를 머신러닝 알고리즘에서 잘 적용할 수 있도록 데이터를 구조화하는 방법을 알아보고, 2부에서는 해당 데이터에 기반해 머신러닝 알고리즘을 활용해 리서치하는 방법을 알아본다. 여기서 중요한 것은 실질적인 발견은 연구나 과학적 프로세스를 통해 이뤄지며, 이는 우연히 어떤 (잘못될 가능성이 많은) 결과가 나타날 때까지 의미 없이 반복하는 연구 기법과는 구분된다. 3부에서는 연구에 대한 백테스트 방법을 설명하고, 결과가 잘못될 확률을 평가해 본다.
1~3부를 통해 데이터 분석으로부터 모델을 연구하고, 결과를 평가하는 전체 프로세스를 개괄할 수 있다. 이러한 지식을 바탕으로 4부에서는 데이터로 되돌아가 의미 있는 특성을 추출하는 혁신적인 방법을 설명한다. 이러한 작업들은 대부분 상당한 양의 자원을 소모하는데 5부에서는 유용한 HPC 비법을 알아본다.


『자산운용을 위한 금융 머신러닝』

이 책의 구성


금융 공분산 행렬이 잡음을 갖고, 이들은 회귀 분석을 하거나 최적 포트폴리오를 계산하기 이전에 정제돼야 한다는 것을 배울 것이다(2장). 상관관계가 상호 연관성에 대한 매우 좁은 정의이고, 다양한 정보이론 척도가 더 통찰력이 있다는 것을 배울 것이다(3장). 기저(basis)를 변경하지 않고 공간의 차원을 축소하는 직관적인 방법을 배울 것이다. 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)과 달리 머신러닝 기반의 차원 축소법은 직관적 결과를 제공한다(4장). 불가능한 고정 기간 예측(fixed-horizon prediction)을 목적으로 하기보다는 높은 정확도로 풀 수 있는 금융 예측 문제를 제안하는 대안적 방법들을 배울 것이다(5장). 고전적 p-값에 대한 현대적 대안을 배우고(6장) 평균-분산 투자 포트폴리오에 만연한 불안정성 문제를 해결하는 법을 배울 것이다(7장). 그리고 연구자의 발견이 다중 테스트의 결과로 거짓일 확률을 평가하는 법을 배울 것이다(8장). 만약 자산 운용 산업 또는 금융 학문에서 일을 한다면 이 책은 바로 당신을 위한 것이다.

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