머신러닝을 위한 퀀트입문 추천서
더 깊이 알고 싶은 사람을 위한 추천도서
나이스피앤아이 홍창수 Ph.D
ㆍ인공지능 입문서(머신러닝·딥러닝 포함)
대체로 인공지능에 관해 추천해 달라고 부탁을 받으면 코드가 없는 책을 우선적으로 추천한다. <<알고리즘으로 배우는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문>>은 큰 흐름을 잡을 수 있으면서 깊이도 있게끔 저술되어 많은 독자에게 사랑받은 책이다. 같은 저자가 최근에 저술한 <<딥러닝 개념과 활용>>도 참조하면 좋다고 생각된다. 그 외 단행본 위주의 흥미로운 책들이 많이 나와 있는데 <<마스터 알고리즘>>은 이쪽 분야의 고전에 속하는 책이고, 최근에 나온 <<2029 기계가 멈추는 날>>이 흥미롭게 읽을 수 있는 책이다. 도서관 등에서 인공지능과 관련된 재미난 책을 직접 찾아 읽어보길 바란다.
ㆍ파이썬을 이용한 머신러닝·딥러닝
구글 텐서플로 등의 막강한 지원에 힘입어 파이썬 인공지능은 현재 일반인들도 널리 사용할 수 있을 정도로 보편화되었다. 이쪽 분야는 박해선님이 저술한 <<혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>>을 우선적으로 보면 좋고, 박해선님이 이쪽 분야의 세계적으로 유명한 책들을 번역한 <<핸즈온 머신러닝>>, <<머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로>> 등을 대부분 참조하고 있다. 박해선님한테 코로나 이전에 홍대근처에서 직접 딥러닝 수업을 들으며 질문한 적이 있는데 ‘번역한 책 중 어떤 책이 가장 추천할만한가?’라는 질문에 ‘<<머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로>>가 제일 자세히 기술되어 있어 추천한다'라는 답변을 들은 적이 있다.(Python Machine Learning 번역서로 그당시는 2판이 나왔는데, 현재 3판까지 출간된 상황이다.) 개인적으로는 처음부터 너무 두꺼운 책보다는 <<Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문>>과 같이 분량이 많지 않은 책들을 제공되는 동영상-아시다시피 박해선님의 저술서와 번역서의 대부분이 동영상이 제공된다. 박해선님의 유튜브 채널 참조 https://bit.ly/3rm1FCn -과 함께 보며 큰 흐름을 잡고 공부하는 것이 좋다고 생각된다.(물론 쉽게 저술되어 발간된 <<모두의 딥러닝>>, <<모두의 인공지능>>, <<딥러닝 텐서플로 교과서>>, <<밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1,2>> 등도 참조하라. 아울러, 국내서적으로는 <<파이썬 머신러닝 완벽가이드>>가 가장 잘 쓰여진 책이라는 데 많은 분들이 동감하고 있으며, 알라딘 등 인터넷 서점에서 여전히 판매지수가 탑 수준으로 찍히는 책이다. 인프런에서 동영상강의가 유료로 제공되고 있으니 관심있으면 참조하길 바란다.)
ㆍR을 이용한 머신러닝· 딥러닝
R을 이용한 머신러닝과 딥러닝은 사실 파이썬으로 제공되는 인공지능 라이브러리의 비약적인 발전으로 5년 전과 비교해 볼 때 상당히 후퇴했다고 판단된다. 그럼에도 불구하고 ‘R을 R답게 사용’하면 구현하지 못할 문제도 없다고 생각된다. R머신러닝의 고전은 현재 3판까지 번역되어 출간된 브레트 란츠의 <<R을 활용한 머신러닝>>이 가장 좋은 책이다. R딥러닝 책은 출간되어 나온 책들을 모두 다 보았지만 R을 활용한 딥러닝을 사용하려면 제약조건이 많기 때문에 추천할 만한 책은 없고<<R딥러닝 프로젝트>>정도 참고할만하다고 생각이 된다. 개인적으로 R을 좋아하지만 통계분석과 일반적인 데이터분석에 많이 사용하고 있고, 머신러닝·딥러닝은 파이썬을 사용하여 구현하는 것이 맞다고 생각된다.
ㆍ금융 머신러닝·딥러닝
금융 머신러닝에 관하여서는 현재 코넬대학교 공학부 실무교수인 ‘마르코스 로페즈 데 프라도’ https://www.quantresearch.org 가 이쪽분야에서는 구루이다. <<실전 금융 머신러닝 완벽분석>>, <<자산운용을 위한 금융 머신러닝>> 2권이 모두 번역되어 있다. <<실전 금융 머신러닝 완벽분석>>은 선행적인 지식이 없다면 비교적 읽기 어려운 수준이며, 아래와 같은 내용을 선수학습(금융론(시장미시구조, 포트폴리오관리)+계량경제학+수학(선형대수, 수리금융, 최적화, 이산수학)+파이썬 프로그래밍+파이썬 라이브러리(사이킷런, 판다스, 넘파이, 맷플로립))하는 것을 권장하고 있으며 코드도 제공되고 있다.
"투자관리는 종합적인 학문 분야 중 하나며, 이책은 이러한 사실을 잘 보여준다. 다양한 내용을 이해하기 위해서는 실질적인 머신러닝에 대한 지식, 시장 미시구조, 포트폴리오 관리, 수리금융, 계량경제학, 선형대수, 컨벡스 최적화, 이산수학, 신호처리, 정보이론, 객체지향 프로그래밍, 분산처리, 슈퍼컴퓨팅 지식이 요구된다. 파이썬은 어느새 머신러닝의 표준 언어가 됐고, 나는 독자들이 숙련된 개발자라고 가정한다. 독자들은 scikit-learn(sklearn), pandas, numpy, 다중처리, matplotlib 그 외 여러 라이브러리에 대해 잘 알고 있어야한다. 이러한 라이브러리를 사용하는 코드 예제에서는 pandas를 pd, numpy를 np, matplotlib을 mpl로 호출하는 등 늘 사용하는 관행적인 방식으로 그대로 따르기로 한다. 각각 라이브러리에 대해 별도의 책이 많이 나와 있고, 이 부분에 대해 별도로 읽어야 할 필요가 있다. 책을 읽는 동안 이러한 라이브러리의 몇가지 문제점을 지적하고, 해결하지 않은 버그들에 대해서도 알아본다."
-실전 금융머신러닝 완벽분석, 이병욱외 공역, 에이콘출판
트레이딩과 관련해서는 <<머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩 시스템 개발>>, <<퀀트전략을 위한 인공지능 트레이딩>>이라는 국내 저자의 서적이 발간되어 있으며, 필자와 이기홍박사님과 공역한 <<퀀트투자를 위한 머신러닝·딥러닝 알고리즘 트레이딩>> https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/33이 백과사전 수준으로 모든 머신러닝·딥러닝 알고리즘과 금융사례를 소개하고 있다.(이 판은 2020년 1판에 이어 좀 더 업그레이드된 2판으로 2021년 9월 30일 발간되었다.) 그 외 파생상품 교과서로 유명한 존 헐(John C. Hull) 교수가 상경계열 학생을 위한 교재로 발간한 <<존 헐의 비즈니스 금융머신러닝>> 2판이 번역되어 있다.(아래 참조자료 https://bit.ly/2Uk3805 에서 관련 강의자료 다운로드 가능하다) 두껍지 않고 간결하게 저술되어 있어 참조할만하며, 현재 원서로는 3판이 발간된 상태이다.
참조자료
0. 퀀트의 세계 - 금융 데이터과학자를 위한 퀀트실무·취업가이드
https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/61
1. 월드퀀트, 초과수익을 찾아서
https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/3
2. 핸즈온 머신러닝·딥러닝 알고리즘 트레이딩
https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/9
3. 존 헐의 비지니스 금융머신러닝
https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/13
4. '고빈도 매매(HFT)수익'은 누가 먹었나
https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/21
5. 자산운용을 위한 금융인공지능
https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/14
6. 파이썬 판다스(pandas)를 만들다
https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/7
7. 금융시장이 원하는 퀀트의 유형은 변화한다
https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/6
8. 금융공학을 위한 퀀트입문 추천서
https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/25
9. 퀀트투자자를 위한 퀀트입문 추천서
https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/26
10. [삼성증권] 퀀트모델링 A to Z with 파이썬
https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/23
11. QUANT 3.0은 '머신러닝 퀀트' 시대이다
https://brunch.co.kr/@gauss92tgrd/19
