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

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지은이·옮긴이 소개

지은이

하리옴 탓샛

Hariom Tatsat

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

레벨

3

후보군이다.

지은이

사힐 푸리

Sahil Puri

정량 연구원으로 일하고 있다. 그는 모델 가정을 테스트하고 여러 자산 분류에 대한 전략을 찾

는다. 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

버

클리 대학교에서 석사 학위를, 인도 델리 공과대학교에서 학사 학위를 취득했다.

지은이

브래드 루카보

Brad Lookabaugh

샌프란시스코에 위치한 부동산 투자 스타트업

Union

Home

Ownership

Investors

에서 포

트폴리오 관리 부사장으로 일하고 있다. 그의 연구는 비즈니스 프로세스, 내부 시스템 및 소비

자 대상 제품에서 머신러닝과 투자 의사 결정 모델의 구현에 초점을 ...