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금융 전략을 위한 머신러닝 19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학

하리옴 탓샛 , 사힐 푸리 , 브래드 루카보 지음 | 김한상 옮김 | 한빛미디어 | 2021년 12월 27일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791162245002(116224500X)
쪽수 468쪽
크기 183 * 236 * 24 mm /834g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance / Hariom Tatsat

책소개

이 책이 속한 분야

적용사례연구및코드예제를함께제공하는금융분야의 ML 및 AI를다루는 ‘완전한’ 책
앞으로금융산업은머신러닝과데이터과학으로인해변화될것이다. 이책은금융업계에서종사하는분석가, 거래자, 연구원, 개발자, 데이터엔지니어에게유익한머신러닝알고리즘구축법을다룬다. 자연어처리와함께지도학습, 비지도학습, 강화학습에필요한머신러닝개념과 19가지사례연구를살펴본다. 또한헤지펀드, 투자은행, 핀테크회사등투자전문가로성장하기에필요한딥러닝기반의가이드를제공한다. 포트폴리오관리, 알고리즘거래, 파생상품가격책정, 이상거래탐지, 자산가격예측, 감정분석, 챗봇개발에대해자세히설명한다. 실무자가직면한실제문제를코드와예제를활용해해결할수있도록과학적솔루션을제공한다.

목차

PART 1 프레임워크
CHAPTER 1 금융머신러닝
1.1 현재와미래의금융머신러닝활용
1.2 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 데이터과학
1.3 머신러닝의다양한유형
1.4 자연어처리
1.5 맺음말
CHAPTER 2 머신러닝모델개발
2.1 왜파이썬인가?
2.2 머신러닝을위한파이썬패키지
2.3 모델개발단계
2.4 맺음말
CHAPTER 3 인공신경망
3.1 구조, 학습, 하이퍼파라미터
3.2 인공신경망모델생성
3.3 맺음말

PART 2 지도학습
CHAPTER 4 지도학습: 모델및개념
4.1 지도학습모델: 개념
4.2 모델성능
4.3 모델선택
4.4 맺음말
CHAPTER 5 지도학습: 회귀(시계열모델)
5.1 시계열모델
5.2 실전문제 1: 주가예측
5.3 실전문제 2: 파생상품가격책정
5.4 실전문제 3: 투자자위험감수및로보어드바이저
5.5 실전문제 4: 수익률곡선예측
5.6 맺음말
5.7 연습문제
CHAPTER 6 지도학습: 분류
6.1 실전문제 1: 사기탐지
6.2 실전문제 2: 채무불이행확률
6.3 실전문제 3: 비트코인거래전략
6.4 맺음말
6.5 연습문제

PART 3 비지도학습
CHAPTER 7 비지도학습: 차원축소
7.1 차원축소기술
7.2 실전문제 1: 포트폴리오관리(고유포트폴리오찾기)
7.3 실전문제 2: 수익률곡선구축및이자율모델링
7.4 실전문제 3: 비트코인거래(속도와정확성향상)
7.5 맺음말
7.6 연습문제
CHAPTER 8 비지도학습: 군집화
8.1 군집화기술
8.2 실전문제 1: 쌍거래를위한군집화
8.3 실전문제 2: 포트폴리오관리(투자자군집화)
8.4 실전문제 3: 계층적위험패리티
8.5 맺음말
8.6 연습문제

PART 4 강화학습과자연어처리
CHAPTER 9 강화학습
9.1 강화학습: 이론및개념
9.2 실전문제 1: 강화학습기반거래전략
9.3 실전문제 2: 파생상품헤징
9.4 실전문제 3: 포트폴리오배분
9.5 맺음말
9.6 연습문제
CHAPTER 10 자연어처리
10.1 자연어처리: 파이썬패키지
10.2 자연어처리: 이론및개념
10.3 실전문제 1: NLP 및감정분석기반거래전략
10.4 실전문제 2: 챗봇-디지털어시스턴트
10.5 실전문제 3: 문서요약
10.6 맺음말
10.7 연습문제

출판사 서평

복잡한금융데이터를제대로다루고싶다면꼭읽어야할필독서!
금융서비스분야는방대한데이터를실시간으로생성하며, 데이터해석에따른올바르고신속한판단과결정이필요합니다. 금융사기탐지, 신용대출심사, 주가변화추이예측, 포트폴리오구성및재조정등다양한금융서비스에머신러닝을활용할수있습니다. 이책의실전문제에서다양한활용법을소개및구현하고시연합니다. 더나아가각장마무리에연습문제를제시하여어떻게응용, 발전시킬지구체적방향을제시합니다.
머신러닝을이해하고금융서비스에활용하는시대, 나아가금융자산을보호하고, 자산가치를극대화하는시대가현실화되고있습니다. 이책을재밌게읽고책에서소개한내용을실제로활... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료
  • * 이 책은 어떤 책인가?'금융 전략을 위한 머신러닝'은 금융 산업에서 중요한 머신러닝 기반 알고리즘을 구축하는 기술과 그 기술의 활용에 대해 다루고 있다. 따라서 1부에서는 금융 분야의 머신러닝에 대한 기초적인 소개를 하며 이후로 배우게 될 내용에 대한 토대를 마련한다. 2부와 3부에서는 각각 지도학습과 비지도 학습 알고리즘을 다루며 관련된 실전 문제 또한 제공한다. 마지막 4부에서는 강화 학습 및 자연어 처리 기술과 관련된 적용 사례까지 다루며 마무리 한다.  * 이 책의 장점은?- 이 책을 보며 가장 좋았던 ... 더보기
  • 머신러닝이 몇 년 전부터 사회적 이슈가 되면서, 여러 분야에 접목하여 괄목할만한 성과를 내고 있습니다. 물론 투자 대비 기대한 만큼의 향상이 이루어지지 않은 분야도 분명 있겠지만, 자율주행이나 챗봇 등 이상을 현실로 만들어준 것도 많을 것입니다. 금융공학에서 머신러닝은 단연 후자입니다. 머신러닝을 통하여 방대한 계산이나 수요예측을 더욱 세밀하게 할 수 있으며, 금융이나 주식에서 없어서는 안될 의사결정 프로세스가 되어 가고 있습니다. 이 책은 금융 서... 더보기
  • 오늘 리뷰할 책은 [금융 전략을 위한 머신러닝] 이다. https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B2331794765 책의 표지에는 귀여운 "커먼퀘일" 이라는 새 그림이 있지만, 책 내용은 그리 쉽지 않았다. 위 링크의 도서 소개 페이지에도 대상 독자는 "중고급" 으로 되어 있으니 "순한맛" 이 아닌 "매운맛" 이 틀림 없다. 처음에 목차를 쭈욱 둘러... 더보기
  • 금융 전략을 위한 머신러닝 하리움 탓샛, 사힐 푸리, 브래드 루카보 투자은행의 정량 분석 부서 부사장으로 일하는 하리움 탓샛, Sahill pun 정량연구원으로 일하고 있는 사힐 푸리, Brad Lookabaugh 샌프란시스코에 위치한 부동산 투자 스타트업에서 포트폴리오 관리 부사장으로 일하고 있는 브래드 루카보 ... 더보기

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