(이론에서 실전까지) 금융 머신러닝
(이론에서 실전까지) 금융 머신러닝
- 자료유형
- 단행본 국내서
- ISBN
- 9791161755939 93000 : \60,000
- 언어부호
- 본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
- DDC
- 332.0285-23
- 청구기호
- 332.028 D621mㅇ
- 서명/저자
- (이론에서 실전까지) 금융 머신러닝 / 매튜 딕슨 ; 이고르 핼퍼린 ; 폴 빌로콘 지음 ; 이기홍 옮김
- 원서명
- [원표제]Machine learning in finance : from theory to practice
- 발행사항
- 서울 : 에이콘(에이콘출판주식회사), 2022
- 형태사항
- 803 p. : 천연색삽화, 도표 ; 25 cm
- 주기사항
- 2022년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서
- 주기사항
- 권중부록 수록
- 서지주기
- 참고문헌과 색인 수록
- 일반주제명
- 금융[金融]
- 일반주제명
- 금융 공학[金融工學]
- 일반주제명
- 기계 학습[機械學習]
- 기타저자
- Halperin, Igor
- 기타저자
- Bilokon, Paul
- 기타저자
- 이기홍
- 기타저자
- 딕슨, 매튜 F.
- 기타저자
- 핼퍼린, 이고르
- 기타저자
- 빌로콘, 폴
- 책소개
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머신러닝 방법을 금융에 도입하는 혁신적인 방법을 보여준다. 총 3부로 구성되며 각각 이론과 실전 응용을 다룬다. 1부는 베이지안과 빈도주의 각각의 관점에서 횡단면 데이터 분석을 위한 지도학습 방법론을 설명하고, 고급 기법인 가우시안 프로세스 및 딥러닝을 투자 관리와 파생상품 모델링에 적용하는 예제를 보여준다. 2부는 금융 시계열 데이터에 대한 다양한 지도학습 방법을 트레이딩과 확률적 변동성 및 고정소득 분석에 적용하는 것을 알려준다. 마지막으로 3부에서는 최첨단의 강화학습 및 역강화학습의 트레이딩, 투자 및 자산관리에의 응용을 제시한다. 결정적으로 마지막 장에서 미래 연구를 위해 금융에서의 머신러닝의 최첨단 분야를 제시하며 물리학과의 대통합을 시도한다. 이해를 돕기 위해 파이썬 코드 예제들을 제공한다.
