[새책]파이썬과 퀀트커넥트로 배우는 AI 트레이딩 실습

Hands-On AI Trading Book

Python, QuantConnect, AWS를 활용한 실습형 AI 트레이딩(요약 샘플챕터)

https://www.hands-on-ai-trading.com/

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https://github.com/QuantConnect/HandsOnAITradingBook (깃허브)

GitHub - QuantConnect/HandsOnAITradingBook: Code repository for the book "Hands On AI Trading with Python, QuantConnect, and AWS

인공지능(AI)이 금융 트레이딩 분야를 근본적으로 바꾸고 있는 시대, 이 책은 기술을 실전으로 연결하고 싶은 이들에게 명확한 길을 제시하고 있다. 지리 픽, 어니스트 챈, 재러드 브로드, 필립 선, 비벡 싱이 퀀트 트레이딩과 AI 분야의 실무 전문가들이 집필한 이 책은 단순한 개론서가 아니라, 알고리즘 트레이딩의 실전 적용을 위한 로드맵을 제시한 책이다.

이 책의 강점: 실습 중심의 구성과 전략적 통찰

이 책은 단순히 알고리즘 트레이딩의 개념을 나열하지 않는다. QuantConnect라는 실전 트레이딩 플랫폼을 활용하여 독자 스스로가 전략을 개발하고, 테스트하고, 실제 데이터로 리스크까지 관리할 수 있도록 설계되었다.

AI 기반 전략의 구체적 구현

회귀모델, 분류, 주성분 분석(PCA), LightGBM, TensorFlow, SVM, 웨이블릿 등 다양한 머신러닝 기법을 활용해 트레이딩 전략을 실제로 구현하는 과정을 제공한다.

포트폴리오 최적화와 리스크 관리 기법 소개
시장 변동성에 따라 자산을 배분하거나, 강화 학습을 통한 옵션 헤지 전략 등 고급 AI 응용 기법도 다룬다.

LLM과 실시간 분석 결합
최근 각광받고 있는 대형언어모델(LLM)을 활용한 주식 분석, RAG 기반 리서치 자동화, 감정 분석까지 다루며 최신 기술 흐름을 반영하고 있다.

실무에 바로 적용할 수 있는 ‘코드 및 구조’

책의 깃허브 에서는 모든 실습 예제를 Python 코드로 확인할 수 있으며, 성과 테어시트(performance tear sheet), Jupyter 노트북까지 제공되어 재현과 확장이 가능하다. 특히 AWS와 연계된 실습은 클라우드 기반 금융 데이터 분석과 실행에 익숙해질 수 있는 기회를 제공한다.

대상 독자는?

- AI 기술을 활용해 트레이딩 전략을 고도화하려는 현업 퀀트 및 자산운용 전문가

- 단순 트레이딩이 아닌 포트폴리오 최적화와 리스크 관리까지 고려하는 고급 사용자

- 알고리즘 트레이딩을 공부하는 금융공학 전공자 및 실무를 준비하는 취업 준비생

- 금융과 AI 기술 융합의 실무적 사례를 찾는 연구자 및 개발자

아쉬운 점?

- 다만 이 책은 어느 정도 기초가 잡힌 독자를 위한 책이다. QuantConnect, AWS, 머신러닝 프레임워크에 대한 최소한의 이해가 없다면 처음 접근할 때 다소 버거울 수 있다. 따라서, 기초 입문자보다는 중급 이상의 독자에게 추천한다.