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위스키 글라스(IT 신간.스테디셀러 대상도서 2만원 이상)
파이썬으로 구현하는 로보어드바이저 - 포트폴리오 최적화에서 마켓타이밍, 팩터 투자, 딥러닝까지
윤성진, 리준, 이유리, 조민기, 허재웅 (지은이) | 에이콘출판 | 2024년 7월
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최근에 많은 사람이 ETF, 액티브 ETF, 로보어드바이저, 인공지능 투자, 생성 AI, 챗GPT를 이용한 투자 등에 대해서 이야기하고 있다. 이러한 최신 트렌드를 이해하는 과정에서 실제로 투자에 한번 적용하고 싶은 마음은 누구나 가지고 있다. 그러나 금융 이론도 잘 모르는데 어떻게 해야 할까? 본서는 이러한 일반 사람들의 요구에 대답하고 있다. 기초 금융 이론과 함께 실무에 도움이 되는 충실한 코딩 콘텐츠를 제공함으로써 최근 유행하는 퀀트 투자를 새로 접하는 입문자들을 위한 훌륭한 지침서 역할을 하리라 본다. 퀀트 투자에 대한 많은 책이 있지만, 본서만큼 완결성과 간결성을 갖춘 책은 드물다. 기초 포트폴리오 이론에서 여러 팩터 전략, 기술적 분석, 매크로 전략을 포함한 멀티 팩터 모델, 딥러닝 및 블랙-리터만 모델을 포함한 고급 최적화 전략 등의 실무에서 사용하는 다양한 기법을 장별로 데이터 소스와 함께 파이썬 코드를 자체 완결적으로 제공함으로써 독자들에게 편의성도 동시에 제공하고 있다. 초보 퀀트를 위한 책이라지만, 본서를 숙지하면 실제로는 중급 수준까지 실력을 향상시킬 수 있을 것이다. 본서가 다루는 퀀트 투자 또는 로보어드바이저 분야는 전통 투자 이론의 새로운 해석과 새로운 빅 데이터의 가용성 및 최근 인공지능의 놀라운 발전과 함께 이전에 상상하던 수준 이상으로 발전하고 있다. 이러한 새로운 흐름을 따라가는 데 발판이 되는 지침서로서 본서를 독자들에게 추천하고 싶다.

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