전 개인적으로 자산배분 투자에 관심이 많아지면서, 퀀트쪽과 관련된 공부를 조금해보았습니다. 그런 저에게 위 제목의 메일로 pdf가 왔네요.
미국 CFA연구재단에서 만든 자료입니다(아쉽게도 영어 입니다.)
간단히 내용을 살펴보니 주로 포트폴리오 관리와 트레이딩, 리스크 관리쪽에 AI의 초점을 맞춘것 같습니다. 소개쪽에서는 AI와 ML(머신러닝)의 트랜드를 살펴보고 주요 키워드도 정리가 되어 있습니다.
테크니컬 키워드로는 ANN(인공신경망), Decision Tree & RandomForests, SVM, LASSO, Cluster Analysis(군집분석), Evolutionary(Genetic) 알고리즘 , NLP 의 트랜드도 살피고 있습니다. 그래프상에서 보면 신경망기반 딥러닝과 NLP(자연어처리)가 급성장한것으로 보입니다. 익숙한 용어들도 있는데 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)은 저도 처음 본 부분이네요.
포트폴리오 관점에서는 LASSO, 인공신경만, Support Vetcor Machine을 이용해 기대수익률을 계산하고 분산(Variances)공분산(Covariances)을 계산하는데도 사용하고 있다고 합니다.
포트폴리오 최적화에서는 유전자알고리즘(Genetic algorithms)과 인공신경망을 이용한다고 합니다.
그밖에 로보어드바이저(Robo-Advisor)등에도 사용되고 있다고 하네요.
금융쪽의 자산관리(Asset Management)시장에서 AI활용에 관심 있으신분들은 보시면 많은 도움이 될것 같습니다. 각 분야별로 사용되는 기술과 논문레퍼런스와 샘플데이터에 대한 부분도 함께 있으니, 같이 보시면 좋을것 같습니다.
pdf링크는 아래와 같습니다.
-목차-
1. Introduction.............................
2. Trends in Artificial Intelligence
3. Portfolio Management.............
3.1. Alpha and Sigma...................
3.2. Portfolio Optimization..........
4. Trading......................................
4.1. Algorithmic Trading..............
4.2. Transaction Cost Analysis....
4.3. Trade Execution....................
5. Portfolio Risk Management.....
5.1. Market Risk............................
5.2. Credit Risk.............................
6. Robo-Advisors.........................
7. Artificial Intelligence Risks and Challenges: What Can Go Wrong?
8. Conclusion................................
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