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머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩 시스템 개발

Hanbit RealTime 127
안명호 , 류미현 지음 | 한빛미디어 | 2016년 05월 24일 출간
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상품상세정보
ISBN 9788968488184(8968488185)
쪽수 208쪽
크기 153 * 223 * 10 mm /385g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

『머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩 시스템 개발』은 머신러닝을 공부하는 데 필요한 통계와 확률에 대한 수학적 이론과 머신러닝을 적용하려는 분야에 대한 도메인 지식(Domain Knowledge), 이를 구현한 코드를 한곳에서 볼 수 있는 책이다. 주식시장은 예측이 어려운 대표적인 분야로, 머신러닝을 공부하는 데 필요한 모든 요소를 가지고 있다. 수학 이론을 이용한 예측 모델의 작성, 작성한 모델을 위한 데이터 처리, 주가를 예측하기 위한 학습, 학습결과의 해석과 이를 개선하는 방법 등 머신러닝 전체 흐름을 경험하기에 좋다. 통계, 시계열(Time Series), 알고리즘 트레이딩 등 책에서 다루는 주제는 방대한 내용을 가지고 있으나 이 책의 목적상 알고리즘 트레이딩과 직접 연관되고 반드시 알아야 하는 사항들을 중심으로 서술했다.

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저자소개

저자 : 안명호

저자 안명호는 KAIST SW석사과정을 마쳤다.
어느 날 알게 된 머신러닝에 흠뻑 빠져 그동안 애지중지하던 클라우드를 버리고 머신러닝으로 전향하였다. 이제 더는 다른 기술은 관심을 두지 않고 머신러닝 한길만으로 정했기에 머신러닝을 공부하며 어려운 수식들을 다시 보느라 고생하고 있지만, 하루하루 배워가는 지식에 행복해하며 지내고 있다. 머신러닝으로 가마우지를 만들어 인생을 즐기려 노력하고 있으며, 그 결실이 완성되는 날 완벽한 경제적 자유를 누리고자 한다.
ㆍ Facebook : https://www.facebook.com/james.ahn.9
ㆍ Homepage : http://www.deepnumbers.com

저자 : 류미현

저자 류미현은 동국대 정보공학석사를 마쳤다.
머신러닝 책을 집필할 때만 해도 쉬엄쉬엄하는 마음으로 했는데, 딥마인드(DeepMind)의 데미스 하사비스(Demis Hassabis)가 ‘알파고(AlphaGo)’를 서울에 데려와 파문을 일으키고 가는 바람에 왠지 모를 조바심이 생겼다. 그동안 딥러닝에 대해 갸우뚱하던 생각도 무지의 소치로 치워두고 급상승한 호기심을 발판으로 깊숙이 들어가 보려 한다. 확신할 수 없을 때는 불안하고 머뭇거리게 되지만 다행히 누군가 그 길을 보여주면 그때라도 놓치지 말고 따라가는 게 낫지 않을까 생각한다.

목차

chapter 1 머신러닝
1.1 머신러닝이란 무엇인가
1.2 머신러닝의 장단점
1.3 머신러닝의 종류
1.3.1 지도학습
1.3.2 비지도학습
1.4 머신러닝이 할 수 있는 것
1.4.1 회귀
1.4.2 분류
1.4.3 군집화
1.5 머신러닝 알고리즘
1.6 머신러닝 프로세스
1.7 No free Lunch Theorem

chapter 2 통계
2.1 통계란
2.2 통계가 머신러닝에서 중요한 이유
2.3 통계의 기본 개념과 용어
2.3.1 모집단과 표본
2.3.2 파라미터와 통계량
2.3.3 표집 오차
2.3.4 종속변수와 독립변수
2.3.5 연속변수와 이산변수
2.3.6 모델
2.4 준비사항
2.5 데이터 다운로드
2.6 데이터 로드
2.7 기초통계
2.7.1 표준편차
2.7.2 사분위수
2.7.3 히스토그램
2.7.4 정규분포
2.7.5 산점도
2.7.6 상자그림

chapter 3 시계열 데이터
3.1 시계열 데이터
3.2 시계열 데이터 분석
3.3 주요 시계열 데이터의 특성
3.4 랜덤과정
3.5 정상 시계열 데이터
3.5.1 약한 정상성
3.6 랜덤과정에서의 기대값, 분산, 공분산
3.6.1 공분산
3.7 상관
3.8 자기공분산
3.9 자기상관
3.10 랜덤워크
3.10.1 기하적 브라운 운동

chapter 4 알고리즘 트레이딩
4.1 알고리즘 트레이딩 소개
4.2 인물로 살펴보는 알고리즘 트레이딩의 역사
4.2.1 에드워드 소프
4.2.2 제임스 해리스 사이먼스
4.2.3 케네스 그리핀
4.3 알고리즘 트레이딩 모델
4.4 평균회귀 모델
4.4.1 평균회귀 테스트
4.4.2 평균회귀 모델 구현
4.5 머신러닝 모델
4.5.1 특징 선택
4.5.2 가격이냐 ?향이냐
4.6 분류 모델
4.6.1 로지스틱 회귀
4.6.2 의사결정 트리와 랜덤 포레스트
4.6.3 SVM
4.7 머신러닝 모델 구현
4.7.1 데이터셋
4.7.2 데이터셋 나누기
4.7.3 주가방향 예측변수 작성
4.7.4 주가방향 예측변수 실행 및 평가
4.8 시간가치 감소 효과

chapter 5 알고리즘 트레이딩 시스템 구현
5.1 일반적인 알고리즘 트레이딩 시스템 구성
5.2 구현 시스템 개요
5.3 개발 환경
5.4 데이터 크롤러 구현
5.4.1 주식 종목코드 수집
5.4.2 주가 데이터 수집
5.5 알파 모델 구현
5.5.1 평균회귀 모델
5.5.2 머신러닝 모델
5.6 포트폴리오 빌더 구현
5.6.1 평균회귀 모델 종목 선정
5.6.2 머신러닝 모델 종목 선정
5.7 트레이더 구현

chapter 6 성능 평가와 최적화
6.1 알고리즘 트레이딩 시스템의 성능 측정
6.2 백테스팅
6.2.1 Profit/Loss 테스트
6.2.2 Hit Ratio
6.2.3 Drawdown
6.2.4 Sharpe Ratio
6.3 머신러닝 모델 성능 측정
6.3.1 혼동 행렬
6.3.2 Classification Report
6.3.3 ROC 곡선
6.4 라이브 트레이딩 모니터링
6.5 파라미터 최적화
6.6 하이퍼파라미터 최적화
6.6.1 격자 탐색
6.6.2 랜덤 탐색
6.7 블랙 스완

chapter 7 마치며

출판사 서평

금융과 머신러닝의 만남!
머신러닝 이론을 실무에 적용한 알고리즘 트레이딩 시스템을 만들어 보자
현재 시중에 있는 머신러닝 관련 도서는 머신러닝이 무엇인지 소개하거나 머신러닝의 수학적 배경을 설명한다. 전자는 머신러닝 알고리즘에 대한 소개와 사용방법에 치중하여 머신러닝 사용법을 학습하는 데는 도움이 되지만, 머신러닝의 개념을 이해하고 무엇을 하기에는 내용이 부족하고, 후자는 반대로 너무 전문적이어서 머신러닝 알고리즘에 사용된 수학적 개념들과 각종 정리를 소개하는 데 치중해 있다. 머신러닝 알고리즘을 새로 개발하거나 기존 머신러닝 ... 더보기

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  • 저는 여유가 있을 때마다 프로그래밍을 취미 수준으로 즐겨온 직장인 입니다. 증권 투자에 관심을 갖고 증권사 API를 통해 시스템 트레이딩을 시도해 본 경험이 있습니다. 특별한 알고리즘이 없이 거래를 했더가, 큰 돈은 아니지만 수십만원을 손해보고 느낀 바가 있어서 잠시 접어두었습니다. 이후 알고리즘 트레이딩에 대해 조금 더 공부를 하고자 했지만, 그럴만한 시간을 찾기 힘들었습니다.  그러던 중, 이 책 “머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩 시스템 개발”을 접할 수 있었습니다.  이 책은 크게 3부분으로 구성되... 더보기
  • 국내에서 머신러닝기반으로 알고리즘 트레이딩을 다룬 최초의 책인듯 싶다. 사실 국내에서는 아직까지 외국에 비해 머신러닝에 대한 책이 많이 부족하고 실생활에 적용할 수 있는 도서는 아마 아직까지 찾아볼 수 없다. 이 도서는 머신러닝에 대해서 초보자도 알기쉽게 전반적인 설명이 되어있었고 또 무료로 다운 받을 수 있고 머신러닝 라이브러리가 있는 여러모로 유용한 파이썬을 통해서 코딩을 하기 때문에 접근성도 용이하다. 내 생각엔 굳이 주식에 관심이 없더라도 머신러닝이 뭔지 알고싶다라면 이 책을 보고 머신러닝에 대한 설명을 듣고 천천히 예제를 ... 더보기
  • 이 책은 프로그래밍을 할 줄 아는 독자가 대상으로, 머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩 입문서이다. 따라서 주식거래 경험은 많지만, 프로그래밍 경험이 없는 독자는 이 책에 맞지 않는 대상 독자가 될 것이다.(이런 독자는 ‘파이썬을 이용한 시스템 트레이딩(기초편)’이라는 책을 추천한다.)   저자는 수익을 낼 수 있는 모델을 만드는데 평균회귀와 머신러닝을 이용하였기 때문에, 실제 구현파트로 들어가기 이전에, 확률통계 기본개념과 머신러닝 기본개념(로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, SVM)을 소개하고, 그다음 챕터에서 구현을 ... 더보기

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