머신러닝을 금융에 적용하는 방법을 알려주며, 이론 연구를 넘어선 실전 경험을 바탕으로 어떠한 장점과 위험이 존재하는 것인지 빠짐없이 설명한다. 저자가 20년 간 금융에서 실제로 적용해 본 머신러닝 기법에 대해 각각의 장단점과 함께 개별 기법들을 상세히 설명한다. 또 금융에 맞는 데이터 구조, 모델링, 백테스팅, 유용한 금융적 특징, 고성능 컴퓨팅에 이르기까지 최고 전문가의 시각에서 전달해 주는 실전 지식을 빠짐없이 나열한다.
대부분의 금융 머신러닝 프로젝트가 실패하는 이유와 성공적인 금융 머신러닝 프로젝트를 위해서 어떠한 요소가 갖춰져야 하는지 설명하고 있다. 특히 대부분 프로젝트가 저지르는 백테스팅의 오류를 심도 있게 설명한다.
메타-전략 패러다임의 효용성과 중요성을 설명해 주며, 대부분 성공한 프로젝트가 활용하고 있는 메타-전략 패러다임을 예제와 함께 잘 설명한다. 이 책은 그 깊이로 인해 머신러닝과 금융에 대한 최소한의 지식을 갖춰야 이해할 수 있지만, 최소한의 지식이 바탕이 되고 나면 책에서 다루고 있는 깊이 있고 실용적인 내용으로부터 많은 도움을 받을 수 있다.

로페즈 박사는 현대 머신러닝을 금융 모델링에 응용하는 방법을 종합적으로 설명한 책을 저술했다. 이 책은 머신러닝의 최신 기술 발전을 저자의 학계나 산업계에서의 수십 년 간의 금융 경험으로부터 배운 중요한 삶의 교훈을 조화시킨 것이다. 나는 이 책을 머신러닝을 공부하는 전도유망한 학생들과 이들을 가르치고자 하는 전문가, 감독자들에게 추천한다.

- 피터 카(Peter Carr) 교수 뉴욕대학교 금융 리스크 공학부 학장

금융 문제에는 매우 확실한 머신러닝 해법이 필요하다. 로페즈 박사의 책은 표준 머신러닝 툴이 금융에 적용됐을 때 어떤 점에서 실패하는지를 알려주는 최초의 책이고, 자산 관리사들이 접하게 되는 고유한 문제를 해결할 수 있는 실질적인 해법을 알려주는 최초의 책이다. 금융의 미래를 이해하고자 하는 사람이라면 이 책을 읽어야 한다.

- 프랭크 파보지(Frank Fabozzi) 교수 EDHEC 경영 대학원, ‘포트폴리오 관리’ 편집인

마르코스는 금융에서 머신러닝을 적용하고자 하는 전문가들에게 귀중한 교훈과 기술을 한곳에 집대성했다. 마르코스의 영감을 주는 이 책은 호기심 많은 전문가가 어두운 복도로 잘못 접어들거나 제 발등을 찍게 되는 사태를 예방하는 데 도움을 준다.

- 로스 가론(Ross Garon) 입체파 시스템 전략, 이사, 포인트 72 자산 관리

정량 금융의 첫 번째 물결은 마코위츠 최적화가 이끌었고, 머신러닝의 두 번째 물결은 금융의 모든 측면에 영향을 미칠 것이다. 이 책은 이 물결에 대체돼 버리지 않고, 이 물결을 이끌어가고자 하는 사람들이 반드시 읽어야 할 책이다.

- 캠벨 하비(Campbell Harvey) 교수 듀크 대학, 전 미국 금융 학회 회장

작가의 학문적, 전문적, 일류적 신뢰가 책의 각 장마다 빛나고 있다. 새롭고 익숙하지 않은 과제에 대해 이토록 이론과 실제를 잘 설명한 사람은 찾아보기 힘들다. 급속히 주목 받는 분야에서 고전적인 필독서로 자리매김할 책이다.

- 카도 레보나토(Riccardo Rebonato) 교수 EDHEC 경영 대학원; 전 PIMCO 이자율, 환율 분석 글로벌 헤드

특히 금융 관련 데이터에 연계된 문제들을 해결하기 위해 설계된 고급 머신러닝 기법을 다루고 있다. ‘고급’이라는 의미는 이해하기가 극도로 힘들다거나 딥러닝이나 순환신경망 또는 합성곱망 등 최근에 되살아나고 있는 기법들을 설명한다는 의미는 아니다. 그보다 이 책은 금융 문제에 머신러닝 알고리즘을 적용한 경험이 있는 상급 연구원들이 중요하게 생각하는 여러 의문에 해답을 주고자 쓰여졌다. 만약 머신러닝이 처음이고, 복잡한 알고리즘에 대한 경험이 없다면 이 책은 (아직은) 맞지 않을 것이다. 이 책에서 다루고 있는 문제에 대해 현업에서의 경험이 없다면 이 책을 이용해 문제를 해결하기가 쉽지 않을 것이다. 이 책을 읽기 전에 머신러닝에 관한 여러 훌륭한 책을 읽길 권한다.
이 책의 핵심 독자들은 머신러닝 경험이 풍부한 전문 투자가들이다. 저자의 목표는 여러분이 이 책에서 배운 것을 통해 수익을 증대하기를 바라는 것이고, 금융을 현대화하는 데 일조하고 투자가들에게 실질적인 가치를 전달해 주기를 바라는 것이다.
이 책은 금융 이외의 여러 분야에 머신러닝 알고리즘을 성공적으로 구현한 경험이 있는 데이터 과학자들에게도 적합하다. 만약 여러분이 구글에서 일하면서 얼굴 인식 분야를 성공적으로 구현한 적이 있지만, 금융 쪽에 제대로 적용해 본 적이 없다면 이 책이 많은 도움이 될 것이다. 가끔 특정 구조(예를 들어, 메타 레이블링, 삼중 배리어 기법, 프랙디프)의 금융 논리에 대해 잘 이해되지 않을 때도 있을 수 있지만, 끈기를 갖길 바란다. 투자 포트폴리오를 일정 수준 이상 운용하다 보면 게임의 법칙이 점점 뚜렷하게 보이고, 1장에 설명된 내용들이 이해가 될 것이다.

이 책은 서로 얽혀 있는 주제들을 각각 구분해 정돈된 형태로 설명한다. 각 장은 그 이전 장을 읽었다고 가정하고 설명한다. 1부는 금융 데이터를 머신러닝 알고리즘에서 잘 적용할 수 있도록 데이터를 구조화하는 방법을 알아보고, 2부에서는 해당 데이터에 기반해 머신러닝 알고리즘을 활용해 리서치하는 방법을 알아본다. 여기서 중요한 것은 실질적인 발견은 연구나 과학적 프로세스를 통해 이뤄지며, 이는 우연히 어떤 (잘못될 가능성이 많은) 결과가 나타날 때까지 의미 없이 반복하는 연구 기법과는 구분된다. 3부에서는 연구에 대한 백테스트 방법을 설명하고, 결과가 잘못될 확률을 평가해 본다.
1~3부를 통해 데이터 분석으로부터 모델을 연구하고, 결과를 평가하는 전체 프로세스를 개괄할 수 있다. 이러한 지식을 바탕으로 4부에서는 데이터로 되돌아가 의미 있는 특성을 추출하는 혁신적인 방법을 설명한다. 이러한 작업들은 대부분 상당한 양의 자원을 소모하는데 5부에서는 유용한 HPC 비법을 알아본다.

독자들이 머신러닝을 금융에 적용할 때 백테스트 과적합(backtest overfitting Financial)과 같은 난관을 어떻게 해결할 것인지 학습하길 바란다. 금융 머신러닝은 표준 머신러닝과 연계돼 있기는 하지만, 그 자체로 엄연히 분리된 하나의 영역이다. 이 책은 이런 점을 잘 설명해 줄 것이다.

마르코스 로페즈 데 프라도(Marcos M. Lopez de Prado)

머신러닝과 슈퍼컴퓨팅을 이용해 수십억 달러의 기금을 운용하고 있다. 구겐하임 파트너의 정량 금융 투자 전략(QIS, Quantitative Investment Strategies) 사업을 설립해 뛰어난 리스크-조정 수익률을 지속적으로 달성한 고용량 전략을 개발했다. 130억 달러의 자산을 운용한 후 QIS를 인수하고 2018년 구겐하임에서 스핀아웃(spin out)했다.
2010년부터 로렌스 버클리 국립 연구소(Lawrence Berkeley National Laboratory, 미국 에너지부, 과학국)의 연구원으로 일하고 있다. 금융에서 가장 많이 읽힌 10대 도서의 저자(SSRN 순위 기준)로, 머신러닝과 슈퍼컴퓨팅에 관련된 수십 편의 논문을 썼고, 알고리즘 거래에 대한 다수의 국제 특허를 갖고 있다.
1999년에 스페인 국립 학문상을 수상했고, 2003년에는 금융 경제학으로 박사학위를 받았으며, 2011년에는 마드리드 대학교에서 수학 금융으로 두 번째 박사학위를 받았다. 박사 후 과정을 하버드와 코넬 대학교에서 마쳤으며, 공학부에서 금융 머신러닝 과정을 가르쳤다. 미국 수학 학회에 따른 에르도스 #2Erdos #2와 아인슈타인 #4Einstein #4를 갖고 있다.

이 책은 금융에 있어서의 머신러닝을 심도 있게 설명해 준다. 특히 통계적 요행에 빠지기 쉬운 금융에서 ‘과거 데이터에 의존했을 때의 위험’을 알려 준다. 저자는 20년간 금융에 종사하면서 자신이 작업해 왔던 머신러닝 기법 중 과학적으로 증명된 것을 자세히 설명하고 있다. 금융과 관련된 머신러닝 책이 시중에 많이 나와 있지만, 실전을 바탕으로 저술한 책은 극히 드물다. 20여 년간 본인이 직접 체득한 실제 지식을 바탕으로 집필됐다는 점에서 다른 책보다 실용적이며, 사실에 가까운 지식을 전달해 준다. 이 책을 통해 머신러닝을 금융에 적용할 때 어떤 어려움과 함정이 존재하는지, 백테스트로 인한 과적합이 얼마나 위험한지 등을 이해하게 될 것이다.

이병욱

(주)크라스랩 대표 이사이자 서울과학종합대학원 디지털금융 MBA 주임교수를 맡고 있다. 한국과학기술원(KAIST) 전산학과 계산이론 연구실에서 학사 및 석사학위를 취득했다. 공학을 전공한 금융 전문가로 세계 최초의 핸드 헬드-PC(Handheld-PC) 개발에 참여해 한글 윈도우 CE 1.0과 2.0을 마이크로 소프트 사에서 공동 개발했다. 1999년에는 전 보험사 보험료 실시간 비교 서비스를 제공하는 핀테크 전문회사인 (주)보험넷을 창업해 업계에 큰 반향을 불러일으켰다. 이후 삼성생명을 비롯한 생명 및 손해 보험사에서 CMO(마케팅 총괄 상무), CSMO(영업 및 마케팅 총괄 전무) 등을 역임하면서 혁신적인 상품과 서비스를 개발 및 총괄했다. 세계 최초로 파생 상품 ELS를 기초 자산으로 한 변액 보험을 개발해 단일 보험 상품으로 5,000억 원 이상 판매되는 돌풍을 일으켰고, 매일 분산 투자하는 일 분산 투자(daily averaging) 변액 보험을 세계 최초로 개발해 상품 판매 독점권을 획득했다. 최근에는 머신러닝 기반의 금융 분석과 블록체인에 관심을 갖고 다양한 활동을 하고 있다. 저서로는 『블록체인 해설서』(에이콘, 2019)와 『비트코인과 블록체인, 가상자산의 실체 2/e』(에이콘, 2020)이 있다.

이기홍

카네기멜론대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그대학교 Finance Ph.D, CFA, FRM이며 금융, 투자, 경제분석 전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을 금고 중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융 기관, 금융 공기업 에서 자산운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며, 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서(공저)로는 『엑셀 VBA로 쉽게 배우는 금융공학 프로그래밍』(한빛미디어, 2009)이 있으며, 번역서로는 『포트폴리오 성공 운용』(미래에셋투자교육연구소, 2010), 『딥러닝 부트캠프 with 케라스』(길벗, 2017), 『프로그래머를 위한 기초 해석학』(길벗, 2018), 『핸즈온 머신러닝〮딥러닝 알고리즘 트레이딩』(에이콘, 2019), 『실용 최적화 알고리즘』(에이콘, 2020), 『초과 수익을 찾아서 2/e』(에이콘, 2020) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.

하석근

학성고와 한국외국어대학교 경영학 학사, 미국 컬럼비아대학교(Columbia University) 산업공학 석사, 프랑스 에드헥경영대학원(EDHEC Business School)에서 프랭크 파보지(Frank J. Fabozzi) 교수 지도하에 「Essays on Human Capital and on Momentum」 논문으로 경영학 박사학위(PhD in Finance)를 받았다. 주요 학술지 에 논문을 발표하며 학계와 업계의 가교 역할을 하고 있다. 하나 UBS 자산 운용에서 펀드매니저로 근무 중이다. 디멘셔널 펀드 어드바이저(DFA, Dimensional Fund Advisors) 미국 본사 및 싱가포르 법인에서 글로벌 주식 포트폴 리오 매니저 및 부사장으로 팩터 투자를 실시했으며, 한국투자공사(KIC)에서 국부를 운용했고, 모건스탠리(Morgan Stanley)와 현대증권에서 근무했다. 번역 서로 『초과 수익을 찾아서 2/e』(에이콘, 2020)이 있다. CFA 및 FRM이다.