[BOOK] Advances in Financial Machine Learning 1

책의 구성

1. 머신러닝 알고리즘에 적합한 방식으로 재무데이터를 구조화 하는 방법

2. 해당 데이터를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구

3. 발견한 내용을 검증하고 오류 가능성을 평가하는 방법

4. (다시 데이터로 돌아가서)유용한 특징을 추출하는 방법

5. 고성능 컴퓨팅 레시피

서론

10년 전만 해도 개인이 거시적 알파(즉, 계량경제학 같은 간단한 수학적 도구를 사용하는 것)를 발견하는 것이 비교적 흔했지만, 현재는 그 가능성이 급격히 줄어들고 있다.

이를 찾아내려면 자본 집약적인 산업적 방법이 필요하지만, 오늘날 미시적 알파는 역사상 그 어느 때보다 훨씬 더 풍부하다.

금을 캐는 것 처럼, 현대적인 자산 관리 시스템에도 알파를 채굴하기 위한 생산 사슬이 존재하는데, 다음과 같은 단계를 거친다.

데이터 큐레이터

모든 데이터를 수집, 정제, 인덱싱, ...