"곤경에 빠지는 건 뭔가를 몰라서가 아니다. 뭔가를 확실히 안다는 착각 때문이다."

 ▲ 영화 <빅쇼트>의 장면                               

영화 '빅쇼트'에 나오는 대사로 마크 트웨인의 명언 중 하나다. 

위 문구처럼 인간의 착각이나 감에 의존하지 않도록 돕고,

금융 도메인을 포함해 산업 전영역에서 최근 데이터 사이언스로 대변되는 '정량적인 데이터 분석'이 각광을 받고 있다.

현재 우리는 4차 산업혁명 시대에 살고 있다. 

인공지능 알파고는 인간과의 바둑 대결에서 승리했고, 

자율 주행 자동차가 고속도로를 누비며 

빅데이터를 무기로 다양한 서비스들이 등장하고 있다. 

재미있는 사실은 이와 같은 발전 아래에는 바로 정량적 데이터 분석과 수학적 접근법이 있다.  

특히 '돈'이 매개체인 금융 도메인에서는 오랫동안 수학적 모델에 기반을 둔 데이터 분석에 관심을 가졌고 

금융 분석에 관한 다양한 이론, 방법론, 알고리즘 등이 개발됐다. 

최근 많이 회자되는 퀀트(Quant) 역시 데이터를 통해 수학적 모델을 분석하고 투자해 이익을 창출할 수 있다. 

과거에는 이러한 금융 분석은 소수의 금융사나 기관에서만 가능했지만, 

최근에는 일반인도 시도할 수 있도록 이론과 기술이 개방되어 있다. 

월스트리트가 아니더라도, R이나 파이썬 등을 통해 코드 몇 줄로 분석할 수 있다. 

무엇보다 R은 금융 분석을 쉽게 접근하게 해줄 수 있는 강력한 도구다. 

각종 분석 패키지들이 빠른 속도로 개발되며 데이터 분석과 시각화에 최적화되어있다. 

R은 전 세계 사용자들에게 무료로 배포되고 활발한 커뮤니티들과 파워 유저 그룹이 존재하고 있다. 

이러한 맥락에서 <R고 하는 금융 분석>은 R을 통한 금융 분석이라는 흥미로운 주제를 다룬다. 

금융 도메인에 관심이 없는 사람일지라도 책에서 제시하는 접근 방법을

타 도메인에서 적용해보며 새로운 통찰력(Insight)를 얻을 수 있다.   

단순히 R 코드로 알고리즘을 적용하는 데 급급해 코드만 설명하거나, 

난해한 수학적 알고리즘을 잔뜩 적어놓고 수학 이론을 논하지 않는다.

이 책은 근간이 되는 R의 기본부터 차근차근 설명해 나간다.

데이터 분석의 기본이 되는 통계 모델링과 통계 분석부터 시작해 데이터 분석의 기초를 다루고, 

금융 데이터를 처리하기 위한 알고리즘 트레이딩과 AI를 적용한 머신 러닝을 이용한 트레이딩 등을 다뤄 그 깊이를 조금씩 더해 나간다.

또한 리스크 관리와 최적화 등 R 코드를 이용한 모델의 고도화와 금융 파생 상품으로 마무리한다.

미시경제, 거시경제와 같은 거창한 주제를 언급하지 않더라도 우리는 하나의 경제 안에 묶여 있다는 것을 잘 알고 있다. 

단순 금융 데이터 외에도 환율, 유가 등 다양한 경제적 지표들의 홍수에 살고 있다. 

이 같은 환경에서 어떤 통찰력을 가지고, 데이터의 주인이 될 수 있을지는 개개인의 선택 문제다.

R을 통해 금융 이론의 기초부터 고급 분석까지 청사진을 그려보고 싶은 독자라면, 

이 책이 좋은 시작점이 될 수 있을 것이다.