이 책은 현재 포트폴리오 이론을 공부하고 있거나, 나처럼 아주 오래전에 공부한 뒤 잊고 사는 사람들을 위한 것이다. 따라서 포트폴리오 이론을 위한 기초 지식, 여러 포트폴리오 이론, 이론을 만든 학자들 이야기, 그 이론들을 파이썬으로 조립해보는 내용으로 구성돼 있다. 게다가 지루한 활자에 눈이 지치지 않도록 설명을 보조하는 그림도 잔뜩 담았다. 책에 사용할 파이썬 코드를 만들면서 가장 중점을 둔 부분은 코드 실행을 위한 준비를 줄이는 것이다. 자칫하면 준비하다가 진이 빠질 수도 있기 때문이다. 이 책의 파이썬 코드는 구글의 코랩에서 작성하고 실행한 것이다. 구글 계정만 있다면 파이썬을 설치할 필요 없이 무료로 활용할 수 있다. 이 책을 계기로 독자 여러분이 프로그래밍과 포트폴리오 이론에 관심을 갖게 된다면 매우 기쁠 것이다.
베이지안 통계를 본격적으로 공부하게 된 것은 이 책의 번역을 맡은 시점보다 약간 오래되었는데, 그 계기는 기계학습 덕분이다. 기계학습을 공부하다 보니 뭔가 기초가 부족함을 절감하였는데, 그중 하나가 학교에서 배운 빈도주의 통계뿐만 아니라 베이지안 통계였다.
학부시절 옵션, 이자율 스왑 등 파생상품이나 재무관리를 배우고 관련 공식 등을 프로그래밍 코드로 옮기면서 큰 공부가 되었다. 캐머런과 마찬가지로 번역을 하는 나 역시 뭔가 배울 때는 이론과 실습 또는 실무를 같이 병행하는 것이 효과적이라고 생각한다.
이 책의 장점은 깊이 있는 베이지안 통계 이론을 전달하는 대신 현실적이고 실용적인 베이지안 통계 가이드이자 출발점 역할을 한다는 점이다. 이 책으로 시작해 베이지안 통계에 대해 더 깊은 관심과 학문적 호기심을 가진다면 이론을 다룬 책으로 넘어갈 수 있을 것이다.
