금융시장의 흐름을 이해하려면 시장 데이터, 공시, 뉴스, SNS 등 수많은 요인을 분석해야 합니다. 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 금융시장에서도 점차 머신러닝과 딥러닝 기술이 사용되고 있으며, 트레이딩 분야에도 활용도가 높아진 상황입니다. 이 책은 머신러닝과 딥러닝 기술을 이용해 알고리즘 트레이딩의 아이디어에서 실행까지 전반적인 프로세스에 초점을 맞춰 서술하고 있는 이 분야의 바이블이 될 수 있는 좋은 안내서입니다. 2판의 새로운 내용은 저자가 말했듯 더 많은 알파 팩터 사례를 소개하고 있으며, 최신 금융 딥러닝 논문에서 발표된 중요한 내용을 꼼꼼히 구현했다는 점이 특징입니다. 실제로 각 장의 내용을 상당 부분 고쳐가며 개정판 수준으로 설명해 초기에 생각했던 번역 기간보다 8개월 정도가 더 소요됐습니다. 1판보다 번역 품질을 높이려고 했고, 의역으로도 이해가 쉽지 않은 부분은 각주를 많이 달아 독자의 이해를 높이려고 노력했습니다.
- 홍창수
1999년 말 대구에서 대학원을 마치고, 서울로 올라와 2000년 외환선물(주) 투자공학팀 애널리스트로 첫 직장 생활을 시작했습니다. 3년간 선물 시황 글쓰기를 했고, 리딩투자증권 선물 및 옵션 딜러로 직접 트레이딩도 진행했으며 한국투자증권 리스크관리부에서 장내 및 장외파생상품 리스크 매니저, 한화증권 금융공학 팀 및 OTC 파생 팀에서 파생결합증권 마케터로 근무했습니다. NICE P&I 금융공학연구소에서는 연구 실장으로 20년 이상 장내 및 장외파생상품의 여러 포지션을 맡았습니다. 여의도에서의 오랜 경험이 후배들, 학생들의 커리어에 가이드가 될 수 있겠다는 생각에 수년에 걸쳐 써온 글을 세상에 선보입니다.
'신자유주의가 끝나자 금융공학의 인기도 식어 버렸다.'라는 글을 쓰려고 생각한 적이 있습니다. 실제로 2009년 한화증권 금융공학팀 차장으로 근무할 때 매거진 한경비즈니스에 나를 비롯한 금융공학 지인들이 '현대판 연금술사 금융 퀀트의 세계'라는 제목으로 퀀트의 활약상을 담은 글이 실린 적이 있습니다. 그때는 몰랐지만 2009년 금융위기를 시작으로 금융공학의 인기는 여러 규제와 함께 점차 하강 곡선을 그리게 됐습니다. 2009년 이전 국내에서 '퀀트'는 금융공학 전문가를 칭하는 단어였지만 이제는 퀀트 투자 혹은 헤지펀드 퀀트를 말하는 단어로 바뀌었습니다. 그리고 2016년 알파고 대국 이후에는 머신러닝 퀀트 혹은 인공지능 퀀트가 더 주목받게 됐습니다.
이 책은 '퀀트의 세계 및 트렌드'를 살펴보고 퀀트가 되기 위한 공부법, 취업 방법을 조명하고 있습니다. 이 책에서는 금융공학 퀀트를 '퀀트 1.0', 퀀트 투자 및 헤지펀드 퀀트를 '퀀트 2.0', 머신러닝 혹은 블록체인 퀀트를 '퀀트 3.0'으로 정의하고 이 순서에 따라 책을 기술했습니다. 그리고 이 분야의 현장의 목소리를 담고자 퀀트 전문가 10명을 섭외해 퀀트 인터뷰 질문지를 작성하고 답변받는 방식으로 진행했습니다. 퀀트 1.0에서는 증권사 금융공학 팀, 금융자산평가사 금융공학연구소 실장으로 경험한 내용을 담았습니다. 퀀트 2.0에서는 퀀트 운용 기법으로 트레이딩하지는 않았지만 증권사 선물, 옵션 딜러로 딜링을 하며 정리하고 고민했던 내용을 기술했으며, 퀀트 3.0에서는 알파고 대국 이후 개인적으로 수년간 판교의 여러 인공지능 기업 또는 강남의 여러 학원에서 배우고 익힌 머신러닝·딥러닝 지식과 더불어 『퀀트 투자를 위한 머신러닝·딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/e』을 번역한 경험을 책에 반영했습니다.
"이 책은 트레이딩과 투자에 머신러닝을 적용함으로써 가치를 창출할 수 있도록 전략적 관점, 개념적 이해, 실무적인 도구를 갖추는 것이 목표다. 이를 위해 머신러닝을 독립적인 부분이 아닌 프로세스의 중요한 요소로 다룬다." - 스테판 젠슨(Stefan Jansen)
금융시장의 흐름을 이해하려면 시장 데이터, 공시, 재무, 뉴스, SNS 등 수많은 요인을 분석해야 합니다. 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 금융시장에서도 점차 머신러닝과 딥러닝 기술이 사용되고 있으며, 트레이딩 분야에도 활용도가 높아진 상황입니다. 이 책은 이러한 흐름에 맞춰 머신러닝 및 딥러닝 기술은 물론 알고리즘 트레이딩의 아이디어에서 실행까지 전반적인 프로세스에 초점을 맞춰 서술하고 있어 이 분야의 바이블이 될 수 있는 좋은 안내서입니다. 모든 트레이딩 책이 그렇듯이 이 책만 보고 돈을 벌 수 있다고는 말할 수 없습니다. 다만 지은이의 아이디어와 머신러닝 및 딥러닝 기술을 배워 자신의 경험과 아이디어를 결합한다면 현재보다 좋은 결과를 기대할 수 있다고 생각됩니다. 또한 머신러닝과 딥러닝의 금융 활용뿐만 아니라 기초 입문서의 역할도 하고 있어 핀테크 인재를 양성하기 위한 재무 투자 관련 학부와 대학원 교재로 손색이 없다고 생각합니다.
이 책은 지은이가 15장까지의 머신러닝 내용을 먼저 발간했습니다. 지난해 겨울, 번역을 마무리하고 있는 가운데 딥러닝 관련 내용인 16장 이후의 5장이 추가돼 번역서를 출간하기까지 약간의 시간이 더 소요됐습니다. 추가 보강된 딥러닝과 강화학습 내용도 즐겁게 학습해 주시면 감사하겠습니다. 지은이는 이 책에서 소개하지 못했거나 추가 및 수정되는 내용을 깃허브에 계속 업데이트하고 있습니다. 독자 여러분도 지은이의 깃허브에 업데이트되는 코드 및 관련 논문 등의 추가 자료를 확인해서 학습해 주시기 바랍니다(https://github.com/stefan-jansen).
