이번 장에서는 딥러닝(deep learning)과 강화학습(reinforcement learning)의 이론과 적용 사례를 소개합니다. 이 책은 강화학습을 주식투자에 적용하는 것과 파이썬으로 강화학습 기반 주식투자 시스템을 구현하는 것이 목적입니다. 여기서 딥러닝을 다루는 이유는 강화학습이 딥러닝의 일환으로 볼 수 있기 때문입니다. 그래서 딥러닝의 전반적인 이론을 먼저 소개하고 강화학습의 이론을 이어서 소개합니다.

퀀트투자는 효율적 시장 가설에 대한 논쟁으로 성장한 역사가 깊은 투자 분야입니다. 본 장에서는 퀀트투자의 역사와 주요 퀀트투자 전략을 소개합니다.

강화학습(reinforcement learning)은 머신러닝의 한 종류로 어떠한 환경에서 어떠한 행동을 했을 때 그것이 잘 된 행동인지 잘못된 행동인지를 나중에 판단하고 보상(또는 벌칙)을 줌으로써 반복을 통해 스스로 학습하게 하는 분야입니다.

강화학습은 스스로 학습하는 머신러닝 기법으로서 주식 데이터 학습에 잘 적용되는 기법입니다. 이 책은 파이썬을 이용한 강화학습 기반의 주식투자 시뮬레이션 프로그램을 개발하는 방법을 설명합니다. 이를 위해 이론과 코드 수준에서 상세한 설명을 덧붙였습니다. 이 책을 통해 딥러닝과 강화학습을 이해하고 이를 주식투자를 비롯한 다양한 도메인에서 활용할 수 있을 것입니다.