“금융에 AI를 적용한 강의 중 이런 강의는 국내에 유일하다고 생각합니다.” (최영민님 인터뷰)

​​1. 간단한 자기 소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 저는 중앙대학교 재학 중인 최영민이라고 합니다. 저는 물리학과와 금융공학을 전공 중이고 금융에 AI를 적용하는 공부를 하고 있어 이 강의를 신청하게 되었습니다.

2. 왜 이 강의를 수강하고 싶으셨나요? 어떤 점에서 수강을 결정하게 되셨나요?

현재 금융공학을 공부하면서 금융에 AI를 적용하는 공부 중에 AI나 금융에 대한 정보는 있지만 두 가지를 융합해서 알려주는 사이트나 강의가 전무하다는 것을 알 게 되었습니다. 그래서 정보를 찾던 중 인사이트 캠퍼스에서 금융과 AI를 융합하는 강의가 있고, 특히 최근에 시계열 분석에 각광받는 LSTM과 Attension을 이용해서 금융에 적용하는 강의는 쉽게 찾을 수 없기에 이렇게 수강신청을 하게 되었습니다.

3. 수강을 하면서 어떤 점이 가장 좋으셨나요? 어떤 것을 얻으실 수 있었나요?

구글에 금융과 인공지능을 검색해보시면 대부분의 사이트들이 LSTM을 이용해서 간단한 코드를 올려놓는 수준에 그치고, 다른 금융공학 강의도 금융과 AI가 융합하는 부분은 개론 정도만 소개하고 넘어가거나 엄청 간단한 코드를 이용해서 한번 설명하고 넘어가는 정도에 그치는 강의가 매우 많습니다. 또한 RNN LSTM 같은 모델들의 설명이 부족하고 간단한 구조 정도만 알려주고 넘어가는 경우가 많은데 이 강의에서는 RNN과 LSTM이 어떻게 동작하는지 그림으로 하나하나 알려주시고, 배치마다 어떻게 변경되는지 자세히 알려주시고, 또한 최근 Attention 모델에 대한 설명을 해주셔서 금융에 AI를 적용한 강의 중 이런 강의는 국내에 유일하다고 생각합니다.

4. 수강을 하면서 약간 아쉬웠던 점이 있었나요? 어떤 점이었나요?

​수업을 듣고 코드를 받아서 돌리는 과정에서 텐서플로우 버전이 여러 가지여서 설치하는데 시간이 오래 걸린 것이 아쉬웠습니다. 각자 컴퓨터 하드웨어가 달라서 설정해야 되는 버전이 달라져서 시간이 오래 걸렸지만 이 부분에 대해서 질문을 했을 때 친절하게 알려주셔서 코드를 돌려볼 수 있었습니다.

5. 이 강의를 듣고, 배운 지식을 어떻게 활용하고 계신가요? 없다면, 어떻게 발전하고 활용하고 싶으신가요?

​한국 주식에 먼저 적용하려고 노력하고 있습니다. 주가 데이터는 기본적으로 노이즈가 많은 걸로 알고 있어서 이러한 부분들을 처리하는 과정을 하고 있습니다. 추후 증권사 API를 이용해 예측한 주가를 바탕으로 거래까지 가는 시스템을 이용하려고 합니다.

6. 어떤 분께 이 강의를 추천하고 싶으신가요?

시계열 데이터를 이용해 AI 모델로 예측하고 싶은 분들에게 추천합니다. 평소에 시계열 예측에 관심이 많아서 많은 강의를 찾아봤지만 이렇게 설명 해주는 강의는 인사이트 캠퍼스밖에 없는 거 같습니다. 보통 강의나 타사이트들은 주가 노이즈 처리는 넘어가는 경우가 많은데 이 강의에서는 노이즈 처리하는 코드도 같이 들어가 있어서 만족 스러웠습니다.

7. 앞으로 수강하실 분들께, 선배로서 조언을 주신다면 뭐가 있을까요? 혹시 수강하기 전 준비해야 할 것이나 수강 시 팁이 있으면 알려주세요. (사전 수강 온라인 강의, 개발환경, 관련서적 등)

우선 Tensorflow를 각자 컴퓨터에 설치 해놔야 될 거 같습니다. 또한 GPU가 있는 컴퓨터가 있으면 우선적으로 사용하는 것을 추천합니다. AI 연산이 그렇들 행렬 연산이 대부분이기 때문에 GPU를 처리하면 속도가 많이 올라가서 예제 코드를 돌려보는 시간을 아낄 수 있습니다. 또한 GPU에 따라서 설치해야 되는 프로그램과 Tensorflow 버전이 다르므로 이점 유의해서 세팅하고 오시면 예제를 더 편하게 돌리실 수 있을 거 같습니다.

8. 최근 학업이나 실무에서 관심있는 분야나 개인적으로 학습하고 있는, 학습하고 싶은 분야가 있다면 알려주세요.

현재 가장 관심이 있는 분야는 시계열 예측을 이용해서 나온 예측치를 기반으로 증권사 API를 이용해 거래하는 것에 관심이 있습니다.

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