이 책은 대체 데이터의 활용에 대해서 엔드 투 엔드 투자 프로세스의 관점에서 저술한 첫 번째 책이다. 무엇보다도 머신러닝 및 딥러닝의 인공지능 기법이 발전함에 따라 대체 데이터로부터 가치를 용이하게 추출할 수 있게 됐다는 점을 주목하고, 이들을 적극 활용하는 방법을 추구한다. 우선 근본적으로 데이터의 가치에 대한 체계적인 접근을 통해 데이터를 사용할 때 고려해야 할 사항을 일깨우며, 모바일 폰 데이터, 인공위성 이미지, 위치 데이터 및 텍스트 데이터 등의 다양한 형태의 대체 데이터의 소개 및 머신러닝과 딥러닝을 통한 실제 사용 사례를 소개해 독자들이 대체 데이터를 실제로 어떻게 사용하는지 실감할 수 있도록 하고 있다. 팩터 투자의 한 요소로 가치가 있다는 것을 강조하면서 기존의 투자 체계와의 통합을 동시에 추구한다. 전통적인 데이터 과학의 고려 사항인 결측 데이터와 이상치에 대한 심도 있는 분석부터 최근 각광을 받고 있는 나우캐스팅에 관한 구체적인 접근법에 이르기까지 상세하게 보여주고 있어 실무적으로도 부족함이 없어 보인다.
이 책은 향후 머신러닝, 데이터 과학, 계량 금융, 자산 운용 및 규제기관 각 분야의 최전선에서 실무를 담당하는 사람들에게 훌륭한 참고서 역할을 하리라 믿는다. 아울러 기존에 번역했던 머신러닝과 딥러닝의 많은 기법을 알고리듬 트레이딩에 적용한 스테판 젠슨의 책 『머신러닝 알고리듬 트레이딩(에이콘, 2022)』, 통계학과 머신러닝 핵심을 자산 운용에 접목함으로써 금융 머신러닝의 레벨을 업그레이드시킨 마르코스 로페즈 데 프라도의 저서들(『자산 운용을 위한 금융 머신러닝(2021)』, 『실전 금융 머신러닝 완벽 분석』(2018))과 최첨단 금융머신 기법을 통해 신세대 금융의 길을 개척한 매튜 딕슨, 핼퍼린 이고르 및 폴 빌로콘의 저서 『금융 머신러닝』(2022)을 참고하기를 바란다.
이 책은 좀 더 체계적으로 트레이딩하려는 사람들을 위한 내용으로, 갖고 있는 아이디어를 어떻게 백테스트하고 구현하는가를 보여주는 책이다. 기관 투자자들이 참고하면 많은 도움이 될 것이나 특히 개인 투자자들도 사용할 수 있도록 많은 배려를 하고 있으며, 이를 위해 공개적으로 접근 가능한 파이썬과 이를 기반으로 하는 최고의 백테스트 및 성과 분석 소트프웨어인 Zipline, PyFolio, Empyrical을 사용하고 있다. 주식과 선물 시장에서의 기본적인 시스템 트레이딩 기법들을 예를 들고 있으며, 이들만 잘 응용해도 광범위한 전략 구사가 가능하리라 믿는다.
이 책은 에이콘출판사와 내가 구상하고 있는 알고리듬 트레이딩 생태계의 일부로 세바스티앙 등의 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』(2020)와 스테판 젠슨의 『퀀트 투자를 위한 머신러닝·딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/e』(2021)의 갭을 메우는 데 크게 기여할 것으로 믿는다. 특히 이 책의 Zipline을 활용한 백테스트를 확실하게 익힌다면 스테판 젠슨의 머신러닝과 딥러닝을 구현하는 데 있어 크게 도움이 될 것이다. 추가로 독자들이 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』에 나오는 좀 더 고급의 시스템 트레이딩 기법을 이 책에서 배운 Zipline을 통해 백테스트 연습을 하기를 권장한다. 이를 통해 독자들의 실력 향상을 점검할 수 있을 것이며, 독자들이 갖고 있는 트레이딩 전략의 실전 구현 가능성을 확인할 수 있을 것이다.
양자역학에서의 흥미로운 사고와 현상을 사회현상, 특히 경제학과 금융에 적용하고자 하는 많은 시도의 일환으로 볼 수 있는 책이다. 특히 행동경제학의 많은 설명, 옵션 가격 결정을 포함하는 일반적인 시장에서의 가격 결정, 주식시장, 시장 조성자, 모기지 대출의 채무자와 채권자의 상호작용 및 더 나아가 화폐의 창출까지 양자역학적 아이디어로 재조명한다. 이를 위해 양자역학의 단골 메뉴인 이중성, 간섭, 얽힘, 날어긋남, 양자 컴퓨팅의 큐비트 및 다양한 게이트 등의 개념들이 적용된다. 또한 양자 워크와 성향함수, 엔트로피 진동자, 및 양자 에이전트 등의 참신한 개념들이 도입됐다.
물리학을 전공한 사람들은 경제 및 금융에 어떻게 적용될 수 있는가에 대한 가능성을 볼 수 있을 것이다. 경제 및 금융 전공자들은 양자역학이라는 20세기 가장 혁신적인 사상이 어떻게 사회현상을 설명하는 데 적용될 수 있는지에 대한 실마리를 조금이나마 찾을 수 있을 것이다(수학적 디테일을 생략하더라도).
고전 물리학에 상당히 영향을 받은 현대 경제학과 금융에 양자역학 사고를 도입하는 것은 사고의 발전에 엄청난 도움이 될 것이다. 과거에 고전적인 방법으로는 설명하기 힘들었던 사회 현상에 대한 새로운 분석 방법과 과거에 풀지 못했던 여러 문제에 대한 새로운 접근법을 찾는 하나의 올바른 길을 제시한다고 본다.
금융공학기법을 페어 트레이딩에 적용하기 위한 이론적 및 실무적 접근법을 자세히 설명하는 책이다. 알고리듬 트레이딩 또는 퀀트 트레이딩을 추구하는 투자자와 트레이더에게 많은 도움이 되리라 기대한다.
이 책은 어니스트 찬(Ernest P. Chan)의 『Algorithmic Trading』(Wiley, 2013)과 시마오 모라에스 사멘토(Simao Moraes Sarmento)와 누노 호타(Nuno Horta)의 『A Machine Learning based Pairs Trading Investment Strategy』(Springer, 2020)의 좋은 자매 서적으로 추천하며, 에이콘출판사와 역자가 구상하고 있는 알고리듬 트레이딩 생태계의 일부로 세바스티앙 도다니오 등의 『실전 알고리듬 트레이딩 배우기』(2020), 안드레아스 클레노우의 『실전 알고리듬 트레이딩 레벨 업』(2022)과 스테판 젠슨의 『핸즈온 머신러닝ㆍ딥러닝 알고리듬 트레이딩』(2020)의 보완 서적으로 크게 기여할 것으로 믿는다.
특히 고도의 금융공학기법을 제시할 뿐만 아니라 이로부터 도출되는 전략적 의의를 수학적 이론을 기반으로 설명하고 있어 매우 강건한 결론을 제시한다. 또한 후학들에게 페어 트레이딩뿐만 아니라 광범위한 퀀트 연구에 있어서 바람직한 연구의 길잡이가 돼 줄 것이다. 흔히 접할 수 있는 ETF, 상품, VIX 및 신용파생상품에 이르는 광범위한 분야에 일관성 있는 접근으로 최적 진입, 청산 및 보유 전략들을 제시하며, 엄격한 수학적 분석에도 불구하고 직관을 잃지 않으면서 현실적인 통찰력을 제공하고 있다. 기저의 수학이 생소한 사람들도 결론으로 제시되는 전략들을 직관적으로 이해하고자 하면 큰 도움이 될 것이다.
교실에서 배우는 경제학을 넘어 생활 속에서, 고전 문학과 신화, 역사 속에서 나타나는 행동경제학적 사례를 흠뻑 보여준다. 다양한 개념을 보다 실감나게 설명한다. 인간을 이기적이고도 합리적이라고 가정하는 전통 경제학과는 전혀 다르게 인간의 행동을 설명하기 때문에 이 책으로 인생을 다시 조명해볼 수 있을 것이다. 애인과의 헤어짐, 추석에 고향에 가거나 결혼 상대를 구하는 고민과 같은 인생의 많은 일은 물론이고, 상금은 클수록 좋고 벌금은 같은 금액이라도 적게 나누는 것이 좋은 이유와 같은 일상적인 문제도 살펴본다. 또한 신문에서 보는 정책이나 각종 선거, 국제 정치에서 벌어지는 일들을 행동경제의 측면에서 이해하고 대책까지 생각해볼 수 있다.
그러면서도 고전 경제학의 탄탄한 이론적 기반으로 시작해 행동경제학으로 발전시키고 있어, 고전 경제학을 전공하는 사람들도 반드시 읽어야 할 것이다. 물론 고전 경제학의 틀에 갇혀 있지 않고 이를 벗어나 대폭 확장시키고 있다. 합리성을 뛰어넘는 것 이외에도 정의나 평등 등 사람들의 가치관에 대한 흥미로운 논리를 전개한다.
핵심적인 개념을 중심으로 사회적 현상을 행동경제학적으로 설명한다. 기회비용, 매몰 비용, 결합 효과, 분리 효과, 소유 효과, 가용성 편향, 앵커링과 조정, 대표성, 가용성 편향, 영향 휴리스틱, 치환, 역량 가설, 더닝-크루저 효과 및 휴리스틱과 편향 프로그램 등 수많은 효과와 오류들을 이해하고 친숙한 일상의 사건에 적용한다. 뿐만 아니라 국제 정치, 경제, 정책, 기업 경영에서 관찰되는 현상들, 특히 신고전학파로 알려진 전통 경제학이 설명하지 못하는 현상들도 설명해준다.
쉽고 탄탄한 이론적 기반부터 현실에 적용하는 것까지 참신한 통찰력을 제공하고 있다. 연습과 예제를 통해 독자들은 관련 문제를 일상 속에서 발견하고 자신만의 예를 만들면서 사회현상을 바라보는 혜안을 얻을 수 있다. 그리고 향후 고급 경제학, 재무이론 및 투자이론을 공부하는 데 밑받침이 될 것이다. 고급 수학은 나오지 않지만 논리적으로 많은 생각을 하게 함으로써 경제적 사고의 폭을 넓혀 현실에서 닥치는 많은 문제를 현명하게 해결할 수 있게 된다.
많은 행동경제학 책이 다양한 각도에서 많은 얘기를 해왔지만, 이 책보다 완결성을 지닌 책은 없었던 것으로 기억한다. 독자들이 이 책을 통해 새로운 세계로의 여정을 즐기기를 기원한다.
이 책은 빙(Bing)에서의 광고 페이지 속 한 줄의 변화로 전체 매출의 10%를 향상시킨 놀라운 사례로 시작한다. 단순한 A/B 테스트의 기술서가 아닌 마이크로소프트, 구글, 링크드인에서 수년간 온라인 종합 대조 실험을 주도했던 저자들의 경험과 교훈을 공유하는 책이다.
숫자를 얻는 것은 쉽다. 하지만 믿을 수 있는 숫자를 얻는 것은 어렵다. 실험 결과를 단순한 숫자로 얻는 것이 아니라 믿을 수 있는 숫자를 얻을 수 있도록 신뢰도 높은 온라인 종합 대조 실험을 설계하고, A/B 테스트를 사용해 혁신을 가속화하는 방법에 대해 이야기하고 있다. 저자들은 현재 연간 20,000건 이상의 종합 대조 실험을 실행하는 각 기업에서의 경험을 바탕으로 학생과 업계 전문가가 실험을 시작할 수 있도록 예시, 빠지기 쉬운 실수 및 조언을 공유하고 있을 뿐만 아니라 데이터 기반 의사결정 방식을 개선하고자 하는 숙련된 실무자들에게도 도움될 심화 주제에 대해서도 깊이 있게 논의한다.
온라인 종합 대조 실험인 A/B 테스트는 2000년 중반부터 시작된 테크기업들의 문화적 혁신, 예를 들면 에릭 리스의 린 스타트업(Lean Startup) 및 MVP(최소 기능 제품)의 개념과 그 맥을 같이 한다. 기능 또는 서비스의 작은 변화를 지속적으로 온라인에서 테스트하면서 조금씩 기능 또는 서비스를 개선한다. A/B 테스트는 과거의 설계-개발-테스트-배포의 상품개발이 3년의 주기에 걸쳐 진행되던 행태를 해방시켜 이제는 빠르게 기능 또는 서비스를 출시하고 이를 지속적으로 테스트해 고객과 실시간으로 소통할 수 있도록 한다. 또한 이러한 점에서 A/B 테스트는 개인화된 서비스를 중시하는 여러 분야에서 전통적인 설문조사나 시장조사를 탈피해 실제 상황에서 고객의 취향을 가장 잘 반영하는 서비스와 추천을 가장 효율적으로 달성시킬 수 있는 방법이기도 하다.
A/B 테스트의 기능 중 가장 중요한 것은 한꺼번에 모든 것을 테스트하는 것이 아니라 조금씩 테스트하는 것이다. 통제된 상황에서 이를 실행하는데, 이는 온라인상의 통제이므로 실제 상황을 반영하는 통제이다. 따라서 연관분석(예를 들어 장바구니 분석)에서와 같이 상관관계를 발견하는 것을 넘어서 원인과 결과를 밝히는 설명력이 가능한 인과성을 발견하고자 하는 것이 주된 목적이다. (그래서 그 테스트 대상은 작은 무엇인가가 될 것이다.) 이러한 발견은 보다 설명력이 있기 때문에 테스트의 승자가 상품 또는 서비스의 개선을 위해 큰 신뢰도로 강건하게 도입될 수 있는 것이다. 이에 대한 많은 예제가 이 책에 담겨있으니 독자들은 이를 즐기기를 바란다.
