자료유형  

 단행본 국내서

ISBN  

9791161755939 93000 : \60,000

언어부호  

본문언어 - kor, 원저작언어 - eng

DDC  

332.0285-23

청구기호  

332.028 D621mㅇ

저자명  

Dixon, Matthew F.

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  

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.