금융 전략을 위한 머신러닝 pdf 다운로드를 무료로 제공합니다 적용사례연구및코드예제를함께제공하는금융분야의 ML 및 AI를 다루는 ‘완전한’ 책 앞으로금융산업은 머신러닝과 데이터 과학으로 인해 변화될 것이다
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책 소개
금융서비스분야는방대한데이터를실시간으로생성하며, 데이터해석에따른올바르고신속한판단과결정이필요합니다. 금융사기탐지, 신용대출심사, 주가변화추이예측, 포트폴리오구성및재조정등다양한금융서비스에머신러닝을활용할수있습니다. 이책의실전문제에서다양한활용법을소개및구현하고시연합니다. 더나아가각장마무리에연습문제를제시하여어떻게응용, 발전시킬지구체적방향을제시합니다. 머신러닝을이해하고금융서비스에활용하는시대, 나아가금융자산을보호하고, 자산가치를극대화하는시대가현실화되고있습니다. 이책을재밌게읽고책에서소개한내용을실제로활용및응용할수있기를바랍니다.
금융 전략을 위한 머신러닝 pdf
PART 1 프레임워크
CHAPTER 1 금융머신러닝
1.1 현재와미래의금융머신러닝활용
1.2 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 데이터과학
1.3 머신러닝의다양한유형
1.4 자연어처리
1.5 맺음말
CHAPTER 2 머신러닝모델개발
2.1 왜파이썬인가?
2.2 머신러닝을위한파이썬패키지
2.3 모델개발단계
2.4 맺음말
CHAPTER 3 인공신경망
3.1 구조, 학습, 하이퍼파라미터
3.2 인공신경망모델생성
3.3 맺음말
PART 2 지도학습
CHAPTER 4 지도학습: 모델및개념
4.1 지도학습모델: 개념
4.2 모델성능
4.3 모델선택
4.4 맺음말
CHAPTER 5 지도학습: 회귀(시계열모델)
5.1 시계열모델
5.2 실전문제 1: 주가예측
5.3 실전문제 2: 파생상품가격책정
5.4 실전문제 3: 투자자위험감수및로보어드바이저
5.5 실전문제 4: 수익률곡선예측
5.6 맺음말
5.7 연습문제
CHAPTER 6 지도학습: 분류
6.1 실전문제 1: 사기탐지
6.2 실전문제 2: 채무불이행확률
6.3 실전문제 3: 비트코인거래전략
6.4 맺음말
6.5 연습문제
PART 3 비지도학습
CHAPTER 7 비지도학습: 차원축소
7.1 차원축소기술
7.2 실전문제 1: 포트폴리오관리(고유포트폴리오찾기)
7.3 실전문제 2: 수익률곡선구축및이자율모델링
7.4 실전문제 3: 비트코인거래(속도와정확성향상)
7.5 맺음말
7.6 연습문제
CHAPTER 8 비지도학습: 군집화
8.1 군집화기술
8.2 실전문제 1: 쌍거래를위한군집화
8.3 실전문제 2: 포트폴리오관리(투자자군집화)
8.4 실전문제 3: 계층적위험패리티
8.5 맺음말
8.6 연습문제
PART 4 강화학습과자연어처리
CHAPTER 9 강화학습
9.1 강화학습: 이론및개념
9.2 실전문제 1: 강화학습기반거래전략
9.3 실전문제 2: 파생상품헤징
9.4 실전문제 3: 포트폴리오배분
9.5 맺음말
9.6 연습문제
CHAPTER 10 자연어처리
10.1 자연어처리: 파이썬패키지
10.2 자연어처리: 이론및개념
10.3 실전문제 1: NLP 및감정분석기반거래전략
10.4 실전문제 2: 챗봇-디지털어시스턴트
10.5 실전문제 3: 문서요약
10.6 맺음말
10.7 연습문제