자료유형  

 동서단행본

ISBN  

9791161755939 93000 : \60000

언어부호  

본문언어 - kor, 원저작언어 - eng

DDC  

332.0285-22

청구기호  

332.0285 D621mㅇ

서명/저자  

금융 머신러닝 : 이론에서 실전까지 / 매튜 딕슨 ; 이고르 핼퍼린 ; 폴 빌로콘 [공]지음 ; 이기홍 옮김

원서명  

[원표제]Machine Learning in Finance : From Theory to Practice

발행사항  

서울 : 에이콘, 2022

형태사항  

804 p. : 삽화(주로천연색),도표 ; 24 cm

주기사항  

2022년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서

서지주기  

각 장마다 참고문헌 수록, 색인(p. 783-803) 수록

입수처  

대한민국학술원 기증

주기사항  

영어 원작을 한국어로 번역

키워드  

머신러닝 머신러닝 이론

기타저자  

Dixon, Matthew F.

기타저자  

Halperin, Igor

기타저자  

Bilokon, Paul

기타저자  

이기홍

기타저자  

딕슨, 매튜

기타저자  

핼퍼린, 이고르

기타저자  

빌로콘, 폴

가격  

\60000-기증

Control Number  

bwcl:120314

책소개  

머신러닝 방법을 금융에 도입하는 혁신적인 방법을 보여준다. 총 3부로 구성되며 각각 이론과 실전 응용을 다룬다. 1부는 베이지안과 빈도주의 각각의 관점에서 횡단면 데이터 분석을 위한 지도학습 방법론을 설명하고, 고급 기법인 가우시안 프로세스 및 딥러닝을 투자 관리와 파생상품 모델링에 적용하는 예제를 보여준다. 2부는 금융 시계열 데이터에 대한 다양한 지도학습 방법을 트레이딩과 확률적 변동성 및 고정소득 분석에 적용하는 것을 알려준다. 마지막으로 3부에서는 최첨단의 강화학습 및 역강화학습의 트레이딩, 투자 및 자산관리에의 응용을 제시한다. 결정적으로 마지막 장에서 미래 연구를 위해 금융에서의 머신러닝의 최첨단 분야를 제시하며 물리학과의 대통합을 시도한다. 이해를 돕기 위해 파이썬 코드 예제들을 제공한다.