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[PART I 기계지능]
CHAPTER 1 인공지능
1.1 알고리즘
1.2 신경망
1.3 데이터의 중요성
1.4 마치며
1.5 참고 문헌

CHAPTER 2 초지능
2.1 성공 스토리
2.2 하드웨어의 중요성
2.3 지능의 형태
2.4 초지능으로 가는 길
2.5 지능의 폭발
2.6 목표와 제어
2.7 잠재적 결과
2.8 마치며
2.9 참고 문헌

[PART II 금융과 머신러닝]
CHAPTER 3 규범적 금융
3.1 불확실성과 리스크
3.2 기대효용 이론
3.3 평균-분산 포트폴리오 이론
3.4 자본자산 가격결정 모형
3.5 차익거래 가격결정 이론
3.6 마치며
3.7 참고 문헌

CHAPTER 4 데이터 기반 금융
4.1 과학적 방법론
4.2 계량경제학과 회귀분석
4.3 데이터 입수
4.4 규범적 이론의 재고
4.5 핵심 가정 깨부수기
4.6 파이썬 코드
4.7 마치며
4.8 참고 문헌

CHAPTER 5 머신러닝
5.1 학습
5.2 데이터
5.3 성공
5.4 용량
5.5 성능 측정
5.6 편향과 분산
5.7 교차검증
5.8 마치며
5.9 참고 문헌

CHAPTER 6 인공지능 우선 금융
6.1 효율적 시장
6.2 수익률 데이터에 기반한 시장 예측
6.3 더 많은 특징을 사용한 시장 예측
6.4 일중 시장 예측
6.5 마치며
6.6 참고 문헌

[PART III 통계적 비효율성]
CHAPTER 7 밀집 신경망
7.1 데이터
7.2 기준적 예측
7.3 데이터 정규화
7.4 드롭아웃
7.5 규제화
7.6 배깅
7.7 최적화
7.8 마치며
7.9 참고 문헌

CHAPTER 8 재귀 신경망
8.1 첫 번째 예제
8.2 두 번째 예제
8.3 금융 가격 시계열
8.4 금융 수익률 시계열
8.5 금융 특징
8.6 마치며
8.7 참고 문헌

CHAPTER 9 강화 학습
9.1 기본 개념
9.2 OpenAI Gym
9.3 몬테카를로 에이전트
9.4 신경망 에이전트
9.5 DQL 에이전트
9.6 단순 금융 Gym
9.7 더 나은 금융 Gym
9.8 FQL 에이전트
9.9 마치며
9.10 참고 문헌

[PART Ⅳ 알고리즘 트레이딩]
CHAPTER 10 벡터화된 백테스팅
10.1 단순 이동평균 전략 백테스팅
10.2 일간 신경망 전략 백테스팅
10.3 일중 신경망 전략 백테스팅
10.4 마치며
10.5 참고 문헌

CHAPTER 11 리스크 관리
11.1 트레이딩 봇
11.2 벡터화된 백테스팅
11.3 이벤트 기반 백테스팅
11.4 리스크 평가
11.5 리스크 관리 백테스팅
11.6 파이썬 코드
11.7 마치며
11.8 참고 문헌

CHAPTER 12 집행 및 배포
12.1 Oanda 계정
12.2 데이터 추출
12.3 주문 집행
12.4 트레이딩 봇
12.5 배포
12.6 파이썬 코드
12.7 마치며
12.8 참고 문헌

[PART Ⅴ 전망]
CHAPTER 13 인공지능 경쟁
13.1 인공지능과 금융
13.2 표준화 부족
13.3 교육과 훈련
13.4 자원을 위한 싸움
13.5 시장 충격
13.6 경쟁 시나리오
13.7 위험, 법규, 감독
13.8 마치며
13.9 참고 문헌

CHAPTER 14 금융 특이점
14.1 개념과 정의
14.2 무엇이 걸려 있는가
14.3 금융 특이점으로 가는 경로
14.4 기술과 자원
14.5 시나리오
14.6 스타트랙과 스타워즈
14.7 마치며
14.8 참고 문헌

[PART Ⅵ 부록]
APPENDIX A 상호작용형 신경망
A.1 텐서와 텐서 연산
A.2 간단한 신경망
A.3 얕은 신경망
A.4 참고 문헌

APPENDIX B 신경망 클래스
B.1 활성화 함수
B.2 단순 신경망
B.3 얕은 신경망
B.4 시장 방향 예측

APPENDIX C 합성곱 신경망
C.1 특징 및 라벨 데이터
C.2 모형 학습
C.3 모형 테스트
C.4 참고 문헌