기본적인 트렌드 거래 전략

마지막 업데이트: 2022년 4월 15일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기

금융 전략을 위한 머신러닝, 시계열 모델

Digital Marketing Curation

Digital Marketing, Brand Marketing, Personal Marketing

2022년 e커머스 마케팅 트렌드 12가지

2022년 e커머스 마케팅 트렌드 12가지

코로나19로 인해 많은 기업들이 고객들에게 서비스를 제공하는 통로를 온라인으로 전환하는 등 e커머스 업계는 가파르게 성장하고 있습니다. 그러나 더 많은 기업들이 온라인 입지를 구축함에 따라, 경쟁사와 차별화할 수 있는 e커머스 마케팅 전략을 수립해야 합니다.

이를 위해 e커머스 마케팅 트렌드를 적절하게 활용하는 것이 중요한데요, 오늘은 비즈니스 성장을 위해 알고 있어야 하는 e커머스 마케팅 트렌드 12가지를 소개하고자 합니다.

1. e커머스 플랫폼

Shopify나 WooCommerce와 같은 e커머스 플랫폼과 함께 기업들이 온라인 스토어를 구축하는 것이 점점 더 쉬워지고 있습니다. 제품이나 서비스를 DTC 방식으로 온라인으로 직접 판매할 계획이 있다면 망설이지 말고 바로 시작하세요.

2. 검색 엔진 최적화(SEO)

단순히 제품 페이지를 SEO에 맞게 최적화하는 것 이외에도 마케팅 퍼널 상에서 각 단계별로 타깃팅하는 SEO 콘텐츠를 만드는 것도 가치가 있습니다. 예를 들어, 비즈니스(또는 웹사이트)가 인지 또는 고려 단계에서 사용자에게 다가가 다음 단계로 사용자를 육성(nurture)시킬 수 있는 방법은 무엇이 있을까요?기본적인 트렌드 거래 전략

e커머스 마케팅 트렌드에 대한 아이디어가 필요하다면, 다음과 같은 콘텐츠 유형을 고민해보시기 바랍니다.

SEO 콘텐츠 제작에 있어서는 콘텐츠 편집부터 초안 작성, 게시에 이르는 여러 단계가 모두 포함됩니다.

3. 전환율 최적화(CRO)

기존의 트래픽을 통해 더 많은 수익을 창출하려면 어떻게 해야 할까요? 전환율 최적화는 이미 획득하고 있는 기존 트래픽에서 더 많은 수익을 창출할 수 있도록 만들어주는 방법입니다. 그 이유는 CRO가 새로운 디자인, 문구, 또는 페이지 기능과 같은 다양한 웹사이트 요소를 테스트하고 그 성능을 측정할 수 있기 때문입니다.

예를 들어, 요소 A와 요소 B 중 그 어느 것이 더 많은 매출을 올리는지? 이는 CRO를 통해 쉽게 파악할 수 있습니다.

Google Optimize와 같은 무료 CRO 도구를 통해 전환율 최적화를 쉽게 시작할 수 있습니다.

4. 모바일 경험 최적화

e커머스 마케팅 트렌드 중 하나는 바로 모바일 경험을 최적화하는 것입니다. 점점 더 많은 사람들이 모바일 디바이스를 통해 온라인 쇼핑을 하고 있습니다. 전체 온라인 거래의 40% 이상이 모바일에서 발생하고 있습니다. 만약 e커머스 비즈니스를 위해 더 많은 매출을 올리고 싶다면 모바일 최적화는 필수 요소입니다.

모바일 최적화된 환경을 제공하려면 반응성이 뛰어난 디자인을 사이트에 통합하는 것부터 시작하세요. 반응성 디자인은 웹사이트가 잠재 고객들이 사용하는 어떠한 디바이스에서도 최적화되어 보여질 수 있도록 보장합니다. 사용자의 화면에 맞게 사이트가 최적화됩니다.

또한 엄지 손가락으로 편리하게 탐색이 가능한 네비게이션이나 햄버거 메뉴 등 모바일 친화적인 요소를 웹사이트에 추가할 수 있습니다. 이렇게 최적화된 모바일 경험을 제공하면 잠재 고객들이 비즈니스와 보다 더 많이 참여하게 되고 제품을 확인하게 됩니다.

5. 옴니채널 마케팅

옴니채널 전략을 마케팅에 적용하는 것 역시 중요한 e커머스 트렌드입니다. 사람들은 그 어느 때보다 더 많은 채널을 사용하고 있고 이를 통해 새로운 브랜드를 발굴하고 인터렉션하고 있습니다. 잠재 고객들을 발굴하기 위해 하나의 채널만 사용하던 시대는 이미 오래 전에 지났습니다.

가장 큰 e커머스 마케팅 트렌드 중 하나가 바로 옴니채널 마케팅인 이유가 그것입니다. 옴니채널 마케팅에서는 잠재 고객들에게 다가가기 위해 다양한 전략을 사용합니다. 다양한 접점을 만들어 잠재 고객들이 비즈니스와 인터렉션할 수 있도록 합니다.

다음을 포함한 모든 디지털 마케팅 전략을 조합하여 진행할 수 있습니다.

  • 검색엔진최적화(SEO)
  • PPC 광고
  • 소셜미디어 마케팅
  • 소셜미디어 광고
  • 이메일 마케팅
  • 콘텐츠 마케팅

옴니채널 마케팅을 통해 가장 적합한 채널을 통해 잠재 고객들을 전환시킬 수 있습니다.

예를 들어, 한 고객이 SEO 콘텐츠를 통해 브랜드를 알게되고, 소셜미디어에서 브랜드를 팔로우하고, 오가닉 게시물에 반응하기 시작하면 전환으로 이어질 수 있습니다. 다른 고객들도 콘텐츠를 통해 브랜드을 알게 되고, 이메일을 구독하고, 개인화된 이메일을 받고 나서 전환으로 이어질 수 있습니다.

이렇듯 옴니채널 마케팅을 사용하면 기본적인 트렌드 거래 전략 잠재 고객들이 온라인에서 브랜드를 인지하게 되고 참여할 수 있는 기회를 더 많이 만들 수 있습니다.

6. 마켓 플레이스를 활용한 제품 판매

다음 e커머스 마케팅 트렌드는 마켓 플레이스 활용(utilizing marketplaces)입니다.

전 세계 e커머스 매출이 2019년 3조 3천억 달러에서 2020년 4조 2천억 달러로 증가하며 그 어느 때보다 더 많은 사람들이 온라인으로 제품을 구매하고 있습니다. 더 많은 사람들이 온라인에서 돈을 쓰고 있기 때문에, 그들이 어디에서 쇼핑을 하든, 그들 앞에 제품을 놓아야 합니다.

마켓 플레이스는 더 많은 제품을 판매할 수 있도록 도와주는 중요한 매개체입니다. 비즈니스는 이미 잠재 고객들이 원하는 제품을 가지고 있습니다. 문제는 잠재 고객들이 어디에서 쇼핑을 하고 있고, 그러면 그들에게 어떻게 도달할 것인가가 관건입니다. 마켓 플레이스는 아직 비즈니스를 잘 모르는 잠재 고객들에게 제품을 선보일 수 있는 좋은 매개체입니다.

다음과 같은 여러 시장에서 제품을 호스팅할 수 있습니다. 물론 국내에서는 쿠팡 마켓플레이스와 같은 다양한 플랫폼을 고민할 수 있을 것입니다.

어떤 마켓플레이스를 선택할지는 판매하고 있는 제품이나 서비스, 그리고 타깃 고객이 누구인지에 따라 다를 수 있습니다.

7. 인스타그램에서 쇼핑가능한 포스팅 게시하기

다음은 인스타그램에서 쇼핑가능한 포스팅을 게시하는 것입니다. 쇼핑가능한 게시물은 제품 구매 페이지로 링크가 연결되어 있는 인스타그램 게시물입니다. 이 게시물들은 더 많은 사람들이 브랜드의 제품을 구매할 수 있도록 유도할 수 있습니다.

인스타그램을 통해 제품을 판매할 때, 페이지에는 고품질의 제품 사진이 사용되어야 합니다. 또한 사진에는 여러 개의 제품이 보여지고 각각에 대한 제품 페이지로 연결될 수 있어야 할 것입니다.

만약 누군가가 인스타그램에 올라간 이미지에서 마음에 드는 제품을 발견하게 된다면 그것을 클릭하고 인스타그램 스토어를 방문해서 제품에 대한 더 많은 정보를 볼 수 있게 됩니다.

또한 고객들은 브랜드가 판매하는 다른 제품들도 확인할 수 있습니다. 그리고 방문자들이 제품을 구매하기로 결정했다면 그들은 사이트에 있는 제품 페이지를 방문해서 구매할 수 있습니다.

8. 개인화 진행

e커머스 트렌드 중 하나는 해가 거듭할수록 관련성은 더욱 중요해지고 있으며 개인화는 더더욱 예외는 아닙니다. 수십 개의 기업들이 고객들의 관심을 사기 위해 경쟁하고 있습니다. 사람들은 자신과 관련없거나 관심없는 프로모션이나 제안, 광고에 시간을 낭비하고 싶어하지 않습니다.

개인화를 통해 잠재 고객들에게 그들이 원하는 정보를 제공하고 고유한 경험을 선사할 수 있습니다.

개인 설정을 통해 가장 좋은 매체 중 하나는 바로 이메일입니다.

사람들이 이메일 리스트에 가입하면 관심사에 맞는 콘텐츠를 전달하는 등의 개인화된 고객 경험을 선사할 수 있습니다. 예를 들어 의류 부띠크 브랜드라면 신발에 관심있는 사용자들에게 새로 출시한 신발 판매 개시에 대한 맞춤 이메일을 보낼 수 있을 것입니다.

가입자의 이름을 이메일에 추가하여 이메일을 개인화하는 것은 매우 오래된 기본적인 개인화 방식입니다. 작은 터치이지만 가입자에게 이메일의 콘텐츠가 가입자들에게 개인화되어 있다는 것을 보여줄 수 있는 아주 간단한 방법이기도 합니다.

9. 비디오 프로모션 제작

비디오 프로모션은 잠재 고객의 주목을 사로잡고 브랜드의 제안에 관심을 갖게 하는 훌륭한 방법입니다. 비디오는 비즈니스에 상당한 영향을 끼칩니다. 비디오는 브랜드 인지도를 139% 높이고 전환율을 86% 높입니다.

제품에 대한 비디오, 업종 관련 정보 또는 비즈니스 비하인드 뷰를 만들 수 있습니다. 비디오는 잠재 고객들이 관심을 가질 수 있도록 유익하고 매력적이어야 합니다.

비디오는 만들 때 이메일에서 소셜미디어에 이르기까지 여러 디지털 플랫폼에서 공유할 수 있습니다. 더 많은 사람들이 브랜드와 비즈니스를 잘 알 수 있도록 콘텐츠를 홍보할 수 있는 방법입니다.

10. 마이크로 인플루언서와의 연결

Influencer Marketing Hub의 연구 조사 결과에 따르면 응답자의 91%는 인플루언서 마케팅이 효과적인 마케팅 전략이라고 답변하였습니다.

인플루언서와의 협업은 늘 가장 중요한 마케팅 트렌드 중 하나였지만 특히 마이크로 인플루언서와의 연결은 더욱 더 중요해질 전망입니다.

마이크로 인플루언서는 팔로워 규모가 작은 인플루언서입니다만, 본질적으로 특정한 버티컬 분야의 타깃 고객들에게 더욱 강력한 영향력을 발휘합니다. 작게는 수천명, 많게는 수십만명의 팔로워가 있을 수 있습니다. 어떤 특정 분야에 대한 깊은 지식과 기본적인 트렌드 거래 전략 경험으로 수백 만명의 팔로워를 지닌 메가 인플루언서 보다 노출 자체는 적을지라도 타깃 잠재 고객들에게 더 깊은 신뢰와 높은 전환을 끌어올 수 있습니다.

마이크로 인플루언서와 파트너십 관계를 맺으면 비즈니스에 가장 관심이 있는 사람들에게 다가갈 수 있습니다. 그것은 타깃 고객들과 연결되고 그들에게 제품을 선보일 수 있는 가장 좋은 방법 중 하나가 될 것입니다.

그렇다면 어떻게 비즈니스에 적합한 마이크로 인플루언서를 찾을 수 있을까요?

다양한 소셜미디어 플랫폼에서 검색하고 해당 산업과 관련된 주제에 대해 게시하는 사람들을 찾을 수 있습니다. 관련된 해시태그를 검색하고 누가 사용하는지 확인해보세요. 또한 비즈니스 페이지의 팔로워들을 살펴보고 그들이 어떤 인플루언서를 팔로우하는지 확인하는 것도 비즈니스에 적합한 잠재적인 마이크로 인플루언서를 찾을 수 있는 방법입니다.

11. 리타깃팅 광고 제작

리타깃팅 광고 역시 중요한 e커머스 마케팅 트렌드 중 하나입니다. 디스플레이 광고 형태로 진행되는 리타깃팅 광고는 이전에 브랜드의 제품에 관심을 보였었던 리드들에게 다시 다가갈 수 있는 좋은 방법입니다. 이 광고는 웹사이트를 방문 후에 떠나간 잠재 고객들을 재방문하도록 유도합니다.

리타깃팅 광고는 잠재 고객들로 하여금 비즈니스를 재고려하게 하고 궁극적으로는 구매 전환하도록 하는 좋은 선택입니다. 많은 사람들은 아직 구매 준비가 되지 않았거나 관심이 떨어지면서 사이트를 떠나게 됩니다.

그들에게 리타깃팅 광고를 함으로써 브랜드에 대해 재고하게 되고 다시 재방문하도록 할 수 있습니다.

리타깃팅 광고를 제작할 때는 잠재 고객들이 광고를 최대한 많이 클릭할 수 있도록 고품질의 비주얼을 사용해야 합니다. 또한 사람들에게 광고 클릭 후 다음 단계를 어떻게 밟을 것인지 안내하기 위해 분명한 정보와 CTA로 광고를 준비해야 할 것입니다.

12. 구글 쇼핑 광고 사용

구글 쇼핑 광고는 검색 결과의 맨 상단에 노출되며 각 타깃 고객들의 검색 히스토리와 관련된 제품들이 노출되어 집니다.

이러한 광고들은 다음과 같은 요소들을 특징으로 합니다.

이 리스트에는 스페셜 이벤트, 무료 배송, 그리고 제품에 대한 별점 등이 포함될 수 있습니다.

이러한 광고를 통해 관련 제품 검색 결과의 맨 위에 나타날 수 있습니다. 이것은 사람들에게 제품을 미리 보고 그들의 광고를 클릭해서 더 많이 방문해서 전환될 수 있도록 유인하는 광고입니다.

한빛출판네트워크

금융 전략을 위한 머신러닝

앞으로 금융 산업은 머신러닝과 데이터 과학으로 인해 변화될 것이다. 이 책은 금융업계에서 종사하는 분석가, 거래자, 연구원, 개발자, 데이터 엔지니어에게 유익한 머신러닝 알고리즘 구축법을 다룬다. 자연어 처리와 함께 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습에 필요한 머신러닝 개념과 19가지 사례 연구를 살펴본다. 또한 헤지 펀드, 투자 은행, 핀테크 회사 등 투자 전문가로 성장하기에 필요한 딥러닝 기반의 가이드를 제공한다. 포트폴리오 관리, 알고리즘 거래, 파생 상품 가격 책정, 이상 거래 탐지, 자산 가격 예측, 감정 분석, 챗봇 개발에 대해 자세히 설명한다. 실무자가 직면한 실제 문제를 코드와 예제를 활용해 해결할 수 있도록 과학적 솔루션을 제공한다.

현재 뉴욕에 있는 투자 은행의 정량 분석 부서에서 부사장으로 일하고 있다. 여러 글로벌 투자 은행과 금융 조직의 예측 모델링, 금융 상품 가격 책정 및 리스크 관리 분야에서 다양한 경험을 쌓았다. UC 버클리 대학교에서 석사 학위를, 인도의 공과대학교 카라그푸르에서 학사 학위를 취득했다. 금융 리스크 매니저(FRM) 인증과 양적 금융 인증(CQF)도 이수했으며 CFA 레벨3 후보군이다.

정량 연구원으로 일하고 있다. 그는 모델 가정을 테스트하고 여러 자산 분류에 대한 전략을 찾는다. 다양한 문제에 여러 가지 통계 및 머신러닝 기반 기술을 적용해 왔다. 예를 들어 텍스트 특징 생성, 레이블링 곡선 이상 징후, 비선형 위험 요인 감지 및 시계열 예측 등이 있다. UC 버클리 대학교에서 석사 학위를, 인도 델리 공과대학교에서 학사 학위를 취득했다.

샌프란시스코에 위치한 부동산 투자 스타트업 Union Home Ownership Investors에서 포트폴리오 관리 부사장으로 일하고 있다. 그의 연구는 비즈니스 프로세스, 내부 시스템 및 소비자 대상 제품에서 머신러닝과 투자 의사 결정 모델의 구현에 초점을 맞추고 있다. 공저자와 마찬가지로 UC 버클리 대학교에서 금융 공학 석사 학위를 취득했다.

고려대학교에서 컴퓨터공학과 학사와 석사를 마치고, 파리 대학교에서 보안 전공 박사 학위를 받았다. 자율 주행 차와 금융 포트폴리오 관리 분야의 데이터 기반 의사 결정에 관심을 갖고 금융 데이터 분석 과제를 진행 중이다. 현재 미국 실리콘 밸리 자율 주행 차 회사에 근무하고 있다.

PART 1 프레임워크

CHAPTER 1 금융 머신러닝

1.1 현재와 미래의 금융 머신러닝 활용

1.2 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 과학

1.3 머신러닝의 다양한 유형

CHAPTER 2 머신러닝 모델 개발

2.2 머신러닝을 위한 파이썬 패키지

CHAPTER 3 인공 신경망

3.1 구조, 학습, 하이퍼파라미터

3.2 인공 신경망 모델 생성

PART 2 지도 학습

CHAPTER 4 지도 학습: 모델 및 개념

CHAPTER 5 지도 학습: 회귀(시계열 모델)

5.2 실전 문제 1: 주가 예측

5.3 실전 문제 2: 파생상품 가격책정

5.4 실전 문제 3: 투자자 위험 감수 및 로보 어드바이저

5.5 실전 문제 4: 수익률 곡선 예측

CHAPTER 6 지도 학습: 분류

6.1 실전 문제 1: 사기 탐지

6.2 실전 문제 2: 채무 불이행 확률

6.3 실전 문제 3: 비트코인 거래 전략

PART 3 비지도 학습

CHAPTER 7 비지도 학습: 차원 축소

7.2 실전 문제 1: 포트폴리오 관리(고유 포트폴리오 찾기)

7.3 실전 문제 2: 수익률 곡선 구축 및 이자율 모델링

7.4 실전 문제 3: 비트코인 거래(속도와 정확성 향상)기본적인 트렌드 거래 전략 기본적인 트렌드 거래 전략

CHAPTER 8 비지도 학습: 군집화

8.2 실전 문제 1: 쌍 거래를 위한 군집화

8.3 실전 문제 2: 포트폴리오 관리(투자자 군집화)

8.4 실전 문제 3: 계층적 위험 패리티

PART 4 강화 학습과 자연어 처리

CHAPTER 9 강화 학습

9.1 강화 학습: 이론 및 개념

9.2 실전 문제 1: 강화 학습 기반 거래 전략

9.3 실전 문제 2: 파생상품 헤징

9.4 실전 문제 3: 포트폴리오 배분

CHAPTER 10 자연어 처리

10.1 자연어 처리: 파이썬 패키지

10.2 자연어 처리: 이론 및 개념

10.3 실전 문제 1: NLP 및 감정 분석 기반 거래 전략

10.4 실전 문제 2: 챗봇-디지털 어시스턴트

10.5 실전 문제 3: 문서 요약

복잡한 금융 데이터를 제대로 다루고 싶다면 꼭 읽어야 할 필독서!

금융 서비스 분야는 방대한 데이터를 실시간으로 생성하며, 데이터 해석에 따른 올바르고 신속한 판단과 결정이 필요합니다. 금융 사기 탐지, 신용 대출 심사, 주가 변화 추이 예측, 포트폴리오 구성 및 재조정 등 다양한 금융 서비스에 머신러닝을 활용할 수 있습니다. 이 책의 실전 문제에서 다양한 활용법을 소개 및 구현하고 시연합니다. 더 나아가 각 장 마무리에 연습 문제를 제시하여 어떻게 응용, 발전시킬지 구체적 방향을 제시합니다.

머신러닝을 이해하고 금융 서비스에 활용하는 시대, 나아가 금융 자산을 보호하고, 자산 가치를 극대화하는 시대가 현실화되고 있습니다. 이 책을 재밌게 읽고 책에서 소개한 내용을 실제로 활용 및 응용할 수 있기를 바랍니다.

  • 금융 데이터를 제대로 다루고 싶은 학생, 관련 직업 종사자
  • 파이썬을 활용하여 자신의 기존 전략을 정량화하고 자동화하고 싶은 독자
  • 거래 전략, 파생 상품 가격 책정, 포트폴리오 관리 ─ 회귀 기반 지도 학습 모델
  • 신용 부도 위험 예측, 이상 거래 탐지와 거래 전략 ─ 분류 기반 지도 학습 모델
  • 포트폴리오 관리, 거래 전략과 수익률 곡선 구성에 대한 사례 연구 ─ 차원 축소 기법
  • 거래 전략과 포트폴리오 관리에 대한 사례 연구와 함께 유사한 개체 찾기 ─ 알고리즘과 클러스터링 기술
  • 거래 전략 구축, 파생 상품 헤징과 포트폴리오 관리 ─ 강화 학습 모델과 기법
  • 텍스트 분석, 텍스트 마이닝, 전산 언어학, 콘텐츠 분석 ─ NLP 기술


"한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

주식이나 코인 등을 하다 보면, 요즘은 인공지능 트레이딩, 알고리즘 트레이딩 등의 단어가 심심치 않게 들린다.

AI, 머신러닝 기술의 시대가 다가온 요즘, 금융 시장에도 이러한 AI기술이 적용되는 건 당연한 일다.

특히 알고리즘 트레이딩에 머신러닝을 적용하면, 시장의 움직임을 더 쉽게, 실시간으로 예측할 수 있다.

물론 전 세계의 돈이 오가는 금융시장에서, 이러한 머신러닝 모델만으로 좋은 수익률을 낼 수 있는지는 모르는 일이다.

하지만 트렌드로서 이미 AI 금융보고서, 알고리즘 트레이딩 등 다방면에 적용되고 있어, 이에 대한 대비 및 학습을 해야겠다고 생각했다.


금융 전략을 위한 머신러닝 (19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학)


대 재테크의 시대를 맞아서 일까? 금융과 IT가 접목된 책들이 쏟아져 나오고 있다. 금융 데이터들은 기본적으로 시계열 데이터가 상당히 많은 부분을 차지하다보니 인공지능, 머신러닝 책에서 주로 하나의 예제로써 많이 다뤄 왔었다. 이제는 금융 IT 자체가 일반인들에게도 알려지기 시작하면서 이런 류의 책들도 많이 나오기 시작했다. 애초에 금융에 관심이 많은, 프로그래밍을 할 줄 아는 사람이라면 이 책 『 금융 전략을 위한 머신러닝 』 으로 머신러닝이라는 것을 입문해보는 것은 어떨까.


금융 전략을 위한 머신러닝 대상 독자

기본적인 트렌드 거래 전략
책의 저자인 하이옴 탓셋은 현재도 뉴욕의 투자 은행에서 정량 분석 부서의 부사장으로 일을 하고 있다고 한다. 현업에서 금융과 관련된 예측 모델링과 가격 책정, 리스크 관리를 수행하고 있으니 그 경험을 책에 고스란히 녹여 내고자 했을 것 이라 생각된다. 사실 책에서 소개하는 대상 독자는 단순히 이 분야에 관심을 가지는 학생이나 일반적인 개발자들이 아니다. 저자는 금융 분야에서 일을 하고 있는 데이터 과학자, 퀀트 연구원, 머신러닝 관련 개발자 등의 전문가들에게 더 유용할 것 이라 말하고 있다. 특히 퀀트에 머신러닝을 적용하는 경우에 많은 도움을 얻을 수 있을 것이라고 한다.


다행인 점은 최근 일반인들 사이에서도 퀀트에 대한 관심이 많이 생겼고 컴퓨터 분야의 비전공자들도 프로그래밍에 공부하는 경우가 많아졌다. 그에 따라 시중에 퀀트 관련 책도 많이 나오고 있는 것 같다. 이제는 직접 투자를 하는 사람도 많고 암호 화폐 등 다양한 상품을 트레이딩 하는 경우도 많아 졌기 때문에 저자가 말하는 전문가들이 아니더라도 이 책을 통해 많은 아이디어를 얻을 수 있을 것 같다.


금융 전략을 위한 머신러닝, 알고리즘 트레이딩

금융 분야에서 머신러닝의 주 관심 중 하나는 역시 알고리즘 트레이딩일 것이다. 프로그램 매매와도 일맥상통하는 부분인데, 굉장히 짧은 시간에 미래를 예측하고자 하는 시도에서 나오는 분야이다. 이제는 사람이 그 짧은 타이밍을 생각하고 결정하기 힘든 시대가 되었기 때문에 컴퓨터가 얼마나 빠르게, 얼마나 정확하게 예측하고 트레이딩 할 수 있는 지가 수익을 결정하게 된다. 머신러닝은 기본적인 트렌드 거래 전략 이 분야에 새로운 방버을 제시하고 있고 여전히 가장 많이 연구되고 있는 분야 중 하나이다.


금융 전략을 위한 머신러닝, 시계열 모델

금융 데이터는 상당히 많은 부분이 시계열 데이터로 구성되어 있어서 기존의 전통적인 통계 기법과 더불어 머신러닝의 대부분의 기법들도 적용하기 정말 좋게 되어 있다. 게다가 대부분의 데이터가 모두에게 공개되어 있고 마음만 먹으면 공부한 방법을 적용해 볼 수도 있다. 이 책의 5장에서는 시계열 데이터를 어떻게 모델링하고 설계할 수 있는지에 대한 내용을 상세하게 알려준다. 후반부에는 직접 적용해 볼 수 있는 실습도 준비되어 있어서 이해하는데 큰 도움을 준다.





실제 구글(알파벳), 마이크로소프트 등 기업의 데이터를 불러와서 주가 예측을 하는 실습 도 준비되어 있다. 문제를 어떻게 정의하며, 상관 자산, 기술 지표, 가치 분석 등의 관점에서 어떤 특성들을 이용해서 머신러닝 모델을 설계할 것인지 생각해볼 수 있었다. 여러가지 실습을 따라해보면 자신만의 방법을 찾아 갈 수 있을 것 같다. 물론 중요한 것은 머신러닝을 어떻게 잘 쓸 것인가가 아니라 모델에 들어가는 그 특성들을 얼마나 잘 이해하고 있는지 이므로, 프로그래밍 공부와 함께 금융 공부를 따로 꼭 해야 한다.


대상 독자가 전문가들인만큼 모든 이론과 설명이 친절하고 자세하게 되어 있지는 않다. 그럼에도 개인적으로 이 책을 입문용으로 써도 된다고 생각하는 이유는 재미있기 때문 이다. 딱딱한 머신러닝과 인공지능의 이론과 딱히 관심도 없는 내용의 실습들을 따라할 때의 귀찮음과 고통은 이루어 말할 수가 없다. 금융에 관심이 있는 사람, 재테크와 돈에 관심이 있는 사람이라면 이 책으로 머신러닝에 입문해보는 것도 추천한다.


"한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."


0. 도서 정보


1) 도서 명 : 금융 전략을 위한 머신러닝


2) 저자 : 하리옴 탓샛, 사힐 푸리, 브래드 루카보





1. 서평

- 이 책은 제목만 봐도 알 수 있듯이 요즘 시대를 살고 있는 사람이라면 관심이 있을 금융에 머신러닝을 어떻게 접목시키는 지 알려주는 책이다. 첫 부분의 도입은 어느 머신러닝 도서와 마찬가지로 파이썬을 써야 하는 이유, 지도 학습 / 비지도 학습의 차이, 회귀 / 분류에 대한 차이를 알려준다. 이후엔, 데이터 처리, 머신러닝, 금융에 대한 접목까지 순서대로 알려주는 방식으로 소개되어 있다. 개인적으로 맘에 드는 방식은 어느정도 코드를 잘라서 설명해 주는 것이다. 어떤 책들을 보면 수 페이지에 달하는 코드를 그냥 붙여놓은 것들이 있는데, 이럴 때는 진짜 보기가 힘들다. 하지만 이 책은 이 부분은 이 그림을 그린다. 이 부분은 데이터를 준비하는 과정이다. 등을 서술해 놓았기에 굳이 코드를 따라 기본적인 트렌드 거래 전략 작성하지 않아도 되는 장점이 있다.

"한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

이 책은 금융 분야에서의 머신러닝 활용 예시 및 접근 방법에 대해 서술하고 있다. 책을 보기 전에는 금융 지식도 필요할까 궁금했는데, 처음 접하는 개념들이 수식과 함께 나오는 경우도 있지만 기본적인 용어 및 개념 정도를 숙지하고 있으면서 주식 매매 경험이 있다면 충분하다고 본다. 생각보다 매우 광범위한 분야의 머신러닝 알고리즘들을 다룬다. 금융에서의 머신러닝이라고 하면 기본적으로 주가 전망을 떠올리기 마련이다. 따라서 시계열 예측을 주로 다루면서 여기에 필요한 머신러닝 및 신경망 알고리즘 정도를 다루고 끝날 것으로 예상했다. 하지만 막상 읽어보니 수익률 예측부터 포트폴리오 분배 및 헷징, 사기 탐지, 뉴스 및 SNS 분석 등의 다양한 주제를 다루고 있었다. 기술적인 측면에서도 기본적인 개념 설명부터 시작하여 시계열 예측, 군집화, 시각화, 강화학습, 그리고 자연어처리까지 다루고 있다. Computer vision 분야를 제외하고는 주요 머신러닝 개념과 사용법을 다루기 있기 때문에, 이 책을 통해서 분명 습득할 수 있는 기술이 많을 것으로 보인다. 하지만 약 450페이지라는 적지 않은 분량의 대부분의 예시가 금융 모델링 실습이므로, 본 책을 통해 머신러닝 자체를 공부하기보다는 이미 어느 정도 지식이 있는 독자가 금융 분석을 습득하는 것이 바람직할 것으로 보인다. 실습에서는 주가 예측이나 파생 상품 가격 책정 등의 문제를 다루며, 예측 모델을 만드는 것 이외에도 시각화 및 금융 지식을 기반으로 한 모델 튜닝을 다루는 점이 좋았다. 금융 분야 비전공자 입장에서는 파생 상품 가격 책정에 쓰이는 Black-Scholes 공식이나 이자율 모델링 등과 같은 금융 배경 설명이 매우 흥미로웠다. 이를 배경으로 하는 문제 설계를 통해, 특정 데이터가 모델링에 사용되는 이유를 이해할 수 있다. 또한 저자 및 한빛미디어 각각 GitHub을 통해 코드를 Nobebook 형태로 제공하며, 이를 통해 빠르게 실습할 수 있다는 장점도 있다. 두 코드를 비교한 결과 저자인 Hariom Tatsat과 한빛미디어의 내용은 동일한 것으로 보인다. 다소 어려운 개념인 강화학습이나 자연어 처리까지 금융 문제에 접목한 점이 흥미로웠으며, 특히 강화학습의 경우 문제 정의 및 실제 구현 예시를 통해 알고리즘의 이해와 포트폴리오 배분 등의 금융 전략을 동시에 익힐 수 있어서 유용했다. 내가 만약 금융 지식이 더 많았다면 나만의 시각 및 의견을 가지고 조금 더 비판적이고 즐겁게 책을 볼 수 있었을 것이다. 이 책의 내용이 여러분을 당장 머신러닝을 활용한 트레이더로 만들 수는 없겠지만, 해당 분야의 전문성을 가지기 위해 입문하는 사람이라면 한 번 읽어볼 것을 추천한다.


다만 아쉬운 점은 책에서 소개하는 예시는 Keras 라이브러리를 활용하였지만 , 현재 Keras 는 공식적으로 TensorFlow 에 포함되었기 때문에 , 추후 개정판에서는 코드 업데이트가 필요할 것으로 보인다 . 하지만 기본적인 트렌드 거래 전략 저자의 GitHub 도 업데이트가 되지 않았기 때문에 , 국내 출판사 차원에서 작업을 해야할 것으로 보이지만 일부 라이브러리 등의 버전 차이로 인해 코드 내용이 일부 달라질 수도 있을 것으로 보인다 . 또한 많은 용어를 한국어로 번역하는 과정에서 일부 매끄럽지 않은 번역도 있는데 , 이러한 경우에는 이해를 위해 원래 용어를 사용하는 것이 자연스러울 것으로 보인다 . 예를 들어 pip 를 핍이라고 옮기는 것은 억지스러운 면이 있으며 , 독자들에게 혼란을 줄 것으로 예상된다 .

기본 거래 - 영어 뜻 - 영어 번역

of the mainstream currency chain trading engine. They are all embedded in the core layer of the mainstream currency chain. The application system can be called only through the API.

In other words instead of making your binary option your primary trade and your Forex trade your“insurance” against a loss

This feature will soon become the default transaction type effectively rendering all transactions secure almost instantly.

3 times the displayed value during the last day of its underlying asset trading week as it covers the entire weekend period.

The Simulator has been specifically designed to assist new traders to understand binary options trading basics.

또한보십시오

단어 번역에 의한 워드

알파벳 순서로 구

한국어 - 영어

영어 - 한국어

and required to achieve the purposes illustrated in the cookie policy. If you want to know more or withdraw your consent to all or some of the cookies, please refer to the cookie policy .
By closing this banner, scrolling this page, clicking a link or continuing to browse otherwise, you agree to the use of cookies.

Opt-Out of the sale of personal information
We won't sell your personal information to inform the ads you see. You may still see interest-based ads if your information is sold by other companies or was sold previously. Opt-Out Dismiss

기본적인 트렌드 거래 전략

다운로드, 열람은 기관인증 후에 가능합니다.

(구독기관 내 IP 이용 / 대학도서관 홈페이지 통해 접속)

개인로그인

개인회원 서비스 이용(알림서비스, 보관함 등)

닫기

네이버 아이디로 로그인

개인회원가입으로 더욱 편리하게 이용하세요. 개인 회원가입

아이디/비밀번호를 잊으셨나요? 아이디 찾기 비밀번호 찾기

논문 상세보기

KCI후보

빅데이터 트렌드를 이용한 섹터 투자 전략

Sector Investment strategies Using Big Data Trends

  • 발행기관 : 한국엔터프라이즈아키텍쳐학회
  • 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 13권1호
  • 간행물구분 : 연속간행물
  • 발행년월 : 2016년 03월
  • 페이지 : 111-121(11pages)

정보화연구(구 정보기술아키텍처연구)

키워드 보기

초록 보기

UCI(KEPA)

간행물정보

  • KISS주제분류 : 공학분야 > 전자공학
  • 국내등재 : KCI후보
  • 해외등재 :
  • 간기 : 계간
  • ISSN(Print) : 1738-382X
  • ISSN(Online) :
  • 자료구분 : 학술지
  • 간행물구분 : 연속간행물
  • 수록범위 : 2004-2019
  • 수록 논문수 : 463
저작권 안내

한국학술정보㈜의 모든 학술 자료는 각 학회 및 기관과 저작권 계약을 통해 제공하고 있습니다.

이에 본 자료를 상업적 이용, 무단 배포 등 불법적으로 이용할 시에는 저작권법 및 관계법령에 따른 책임을 질 수 있습니다.

권호별 보기

KCI등재

KCI등재

KCI등재 SCOUPUS

KCI등재

KCI등재

KCI등재

KCI등재 SCOUPUS

KCI등재

KCI등재

KCI등재 SCOUPUS

KCI등재

KCI등재

KCI등재

KCI등재

KCI등재

KCI등재

KCI등재

KCI등재 SCOUPUS

발행기관 최신논문
자료제공: 네이버학술정보
발행기관 최신논문
자료제공: 네이버학술정보

KISS 콘텐츠를 사전허가 없이 무단으로 크롤링 및 복제, 배포할 경우 민형사상 책임을 물을 수 있습니다.

사업자등록번호 : 111-81-26181 통신판매업신고 : 파주-1250호 개인정보관리책임자 : 조동범

Copyright KISS. All rights reserved.

닫기

메인페이지로

Data Report

국가지식⋅
공공저작물

마이페이지

닫기

• 간행물: 문화·미디어·엔터테인먼트 법(구 문화산업과 법) 11권1호

권호 다운로드시 해당 논문을 포함한 권호 전체 논문이 다운로드됩니다.
(40개 이상일 경우 1~40개까지)

내가 찾은 최근 검색어

최근 열람 자료

맞춤 논문

내 보관함
공유한 보관함

닫기

닫기

최근 검색어 저장

마이페이지 > 나의 검색 히스토리에 저장되었습니다.

닫기

최근 열람 자료 저장

닫기

메인페이지로

Data Report

국가지식⋅
공공저작물

마이페이지

닫기

원문 보기 안내

원문파일이 존재하지 않거나 준비 중입니다.

본 자료는 원문파일이 존재하지 않거나 서비스를 위한 준비 중입니다.
빠른 시일 내에 서비스할 수 있도록 노력하겠습니다.

관련문의사항은 [email protected] 으로 연락주시기 바랍니다.

원문을 볼 권한이 없습니다.

KISS에서 서비스 중인 학술자료는 ㈜한국학술정보와 구독계약을 맺은 기관에
소속이신 분들만 이용이 가능하십니다.

구독기관 확인 및 문의
- 소속된 대학도서관에 확인 / 소속된 기관의 자료담당부서
- KISS 고객센터: [email protected]

구독기관의 교외접속방법
- 대학도서관홈페이지 로그인 후에 도서관 내 메뉴를 통해 접속
- 안내: KISS 고객센터 FAQ

구독기관에 속해 있지 않은 경우, 아래사이트에서 구매 가능합니다.

해당 자료는 원문이 제공되지 않습니다.

해당 자료는 발행기관과의 계약 만료, 혹은 저자 기본적인 트렌드 거래 전략 요청 등의 이유로 원문이 제공되지
않고 서지정보만 제공되고 있습니다.
관련 상세문의는 고객센터를 이용해 주시기 바랍니다.

[코스인코리아닷컴 최현정 기자] 국내 대표 화장품 연구개발(R&D) 마케팅 전문 저널 코스메틱저널코리아(CJK) 2021년 11월호가 발간됐다. 코스메틱저널코리아(CJK)는 화장품 연구개발, 기술 분야에서 화장품 기술자와 연구자들의 연구 논문과 상품기획, 품질관리, 최신 트렌드, 해외시장 정보 등을 공유하는 연구개발(R&D)과 마케팅 분야 전문 매체다.

코스메틱저널코리아(CJK) 11월호는 특집 ‘모발을 건강하고 아름답게 - 새로운 연구결과를 탐구하다'를 주제로 ▲모발의 메둘라(medulla) 구조의 규명과 새로운 케어 기술 ▲모발의 기본적인 트렌드 거래 전략 표면 구조를 모방한 식물성 헤어컨디셔닝 원료에 의한 모발의 재소수화해 ▲모발에 먼지, 꽃가루 등 미립자 오염의 부착 용이성과 그 제어 기술의 연구 ▲탈색모의 기계적 특성을 개선할 수 있는 폴리페놀에 의한 퀴논 가교 반응 ▲이중 타원통 모델을 이용한 모발의 부분적 탄성률 해석 ▲아이소펜틸다이올의 헤어케어 제품으로의 활용 - 감촉향상, 손상 억제, 피지세정 등을 구성했다.

테마기획은 최근 화장품 업계에 불고 있는 기업공개(IPO) 현황을 살펴봤다. 마케팅 섹션에서는 가장 기본적인 마케팅 전략인 STP 전략에 대해 다뤘다. 물류 섹션에서는 4차 산업혁명과 함께 진화하는 커머스 물류의 내용을 소개했다. 차이나리포트에서는 중국의 해외직구 거래(콰징)와 남성 화장품 시장의 가능성을 분석했다.

한편, 코스메틱저널코리아(CJK)는 국내 화장품 산업 발전을 위한 화장품 연구개발 마케팅 전문저널로 화장품 연구개발, 기술, 원료, 부자재, OEM ODM, 임상시험, 기계설비 등 관련 분야의 전문적인 지식과 상품기획, 품질관리, 최신 트렌드를 제공하고 있다. 또 교보문고, 영풍문고, 반디앤루니스 등 전국 유명 대형서점과 예스24, 인터파크, 도서11번가, 알리딘, 갓피플 등 유명 인터넷 서점 등에 배포돼 보다 쉽게 구입할 수 있다.

최현정 기자 [email protected]
Copyright ⓒ Since 2012 COS'IN. All Right Reserved.


0 개 댓글

답장을 남겨주세요