간편결제, 신용카드 청구할인
카카오페이 3,000원
(카카오페이 결제 시 최대할인 3천원 / 5만원 이상 결제, 기간 중 1회)
PAYCO(페이코) 최대 5,000원 할인
(페이코 신규 회원 및 90일 휴면 회원 한정)
북피니언 롯데카드 30% (11,340원)
(최대할인 3만원 / 3만원 이상 결제)
EBS 롯데카드 20% (12,960원)
(최대할인 3만원 / 3만원 이상 결제)
인터파크 NEW 우리V카드 10% (14,580원)
(최대할인 3만원 / 3만원 이상 결제)
인터파크 현대카드 7% (15,070원)
(최대할인 3만원 / 3만원 이상 결제)
Close

머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩 시스템 개발

소득공제

2013년 9월 9일 이후 누적수치입니다.

판매지수 123
?
판매지수란?
사이트의 판매량에 기반하여 판매량 추이를 반영한 인터파크 도서에서의 독립적인 판매 지수입니다. 현재 가장 잘 팔리는 상품에 가중치를 두었기 때문에 실제 누적 판매량과는 다소 차이가 있을 수 있습니다. 판매량 외에도 다양한 가중치로 구성되어 최근의 이슈도서 확인시 유용할 수 있습니다. 해당 지수는 매일 갱신됩니다.
Close
공유하기
정가

18,000원

  • 16,200 (10%할인)

    900P (5%적립)

할인혜택
적립혜택
  • I-Point 적립은 출고완료 후 14일 이내 마이페이지에서 적립받기한 경우만 적립됩니다.
  • 추가혜택
    배송정보
    •  당일배송을 원하실 경우 주문시 당일배송을 선택해주세요.
    • 서울시 강남구 삼성로 512변경
    • 배송지연보상 안내
    • 무료배송
    • 해외배송가능
    주문수량
    감소 증가
    • 이벤트/기획전

    • 연관도서(8)

    • 사은품(2)

    책소개

    머신러닝 이론을 실무에 적용한 알고리즘 트레이딩 시스템을 만들어 보자

    [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.

    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 알고리즘을 개선해서 사용하려 한다면 이런 책들이 도움되지만, 머신러닝 알고리즘을 사용하려고 한다면 너무 학문적이고 이론적이어서 별로 도움이 되지 않는다.
    [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.
    머신러닝을 이용해 프로그램을 작성하는 데 머신러닝 알고리즘이 차지하는 비중은 그렇게 크지 않다. 중요한 것은 데이터에 대한 이해와 특성을 파악하는 것이다. 이 과정은 통계와 확률에 대한 수학적 지식과 머신러닝을 적용하려는 분야에 대한 도메인 지식이 있으면 시간을 대폭 단축할 수 있고, 문제를 단순화할 수 있다. 이런 과정을 거쳐 적용한 머신러닝이야말로 좋은 결과를 보여준다.
    머신러닝을 제대로 활용하기 위해서는 데이터가 더욱 중요한 이슈라고 얘기했듯이, 머신러닝을 이야기하는 데 적용 분야인 도메인을 정하지 않는 것은 반쪽짜리다. 그래서 이 책은 쉽게 데이터를 얻을 수 있으며, 데이터 자체에 대한 신뢰도가 높고 난도가 있는 주식을 선택했다.
    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 각각 한 권의 책으로도 분량이 모자랄 만큼 방대한 내용을 가지고 있으나 이 책의 목적상 알고리즘 트레이딩과 직접 연관되고 반드시 알아야 하는 사항들을 중심으로 서술했다. 아울러 이 책은 프로그래밍을 할 수 있는 독자가 대상이므로 프로그래밍에 관련된 설명은 특별히 하지 않았다.

    이 책의 구성
    이 책은 크게 3부분으로 구성되어 있다.
    Part 1은 머신러닝의 개요로, 머신러닝이 무엇인지와 머신러닝이 할 수 있는 것은 무엇인지, 머신러닝의 종류는 무엇이 있는지 등 머신러닝의 전반적인 개요를 설명한다.
    Part 2는 알고리즘 트레이딩을 위한 수학적 배경지식으로 통계와 시계열을 다룬다. 알고리즘 트레이딩을 하려면 주식의 매도와 매수를 결정하는 '모델'이라는 것을 만들어야 한다. 이 모델을 만들기 위한 최소한의 통계 개념과 시계열 개념을 설명한다.
    Part 3은 실제로 간단한 알고리즘 트레이딩을 파이썬을 이용해 구현해본다. 머신러닝에 기반을 둔 모델과 시계열 이론에 기반을 둔 모델 2가지를 구현해보고, 구현된 결과에 대한 해석과 이를 개선하는 방법에 대해 다룬다.

    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 트레이
    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 뱡향이냐
    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. 8시간가치 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

    저자소개

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    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.

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    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.

    이 상품의 시리즈

    이 책과 내용이 비슷한 책 ? 내용 유사도란? 이 도서가 가진 내용을 분석하여 기준 도서와 얼마나 많이 유사한 콘텐츠를 많이 가지고 있는가에 대한 비율입니다.

      리뷰

      0.0 (총 0건)

      기대평

      작성시 유의사항

      평점
      0/200자
      등록하기

      기대평

      9.3

      교환/환불

      교환/환불 방법

      ‘마이페이지 > 취소/반품/교환/환불’ 에서 신청함, 1:1 문의 게시판 또는 고객센터(1577-2555) 이용 가능

      교환/환불 가능 기간

      고객변심은 출고완료 다음날부터 14일 까지만 교환/환불이 가능함

      교환/환불 비용

      고객변심 또는 구매착오의 경우에만 2,500원 택배비를 고객님이 부담함

      교환/환불 불가사유

      반품접수 없이 반송하거나, 우편으로 보낼 경우 상품 확인이 어려워 환불이 불가할 수 있음
      배송된 상품의 분실, 상품포장이 훼손된 경우, 비닐랩핑된 상품의 비닐 개봉시 교환/반품이 불가능함

      소비자 피해보상

      소비자 피해보상의 분쟁처리 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결기준(공정거래위원회 고시)에 따라 비해 보상 받을 수 있음
      교환/반품/보증조건 및 품질보증 기준은 소비자기본법에 따른 소비자 분쟁 해결 기준에 따라 피해를 보상 받을 수 있음

      기타

      도매상 및 제작사 사정에 따라 품절/절판 등의 사유로 주문이 취소될 수 있음(이 경우 인터파크도서에서 고객님께 별도로 연락하여 고지함)

      배송안내

      • 인터파크 도서 상품은 택배로 배송되며, 출고완료 1~2일내 상품을 받아 보실 수 있습니다

      • 출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 상품을 기준으로 배송됩니다.

      • 군부대, 교도소 등 특정기관은 우체국 택배만 배송가능하여, 인터파크 외 타업체 배송상품인 경우 발송되지 않을 수 있습니다.

      • 배송비

      도서(중고도서 포함) 구매

      2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송)

      음반/DVD/잡지/만화 구매

      2,000원 (2만원이상 구매 시 무료배송)

      도서와 음반/DVD/잡지/만화/
      중고직배송상품을 함께 구매

      2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송)

      업체직접배송상품 구매

      업체별 상이한 배송비 적용