이 책은 강화학습에 대한 수학적 이론의 장벽과 복잡한 코드 앞에서 주저했던 수많은 프로그래머들을 위해 집필되었습니다. 알파고의 등장 이후 "게임을 잘하는 인공지능"이라는 이미지로 알려진 강화학습은 사실 환경과의 끊임없는 상호작용을 통해 최적의 전략을 스스로 발견해내는 자율적이고 유연한 학습 방식입니다. 이러한 특징은 예측 불가능성과 복잡성이 공존하는 현실 세계의 문제를 해결하는 데 매우 적합하며, 특히 금융 시장에서 자동 매매 시스템, 고빈도 트레이딩 전략, 리스크 조절 모델 등 수익 창출의 실전 무기로 자리매김하고 있습니다.
이 책은 단순한 이론서가 아닌, 독자가 강화학습을 활용하여 실제 시장에서 의미 있는 성과를 낼 수 있도록 돕는 실전 가이드입니다. 다음은 이 책의 주요 특징과 구성입니다.

이 책의 대상 독자
· 강화학습을 공부하고 싶지만, 수학이나 이론적 설명에서 벽을 느꼈던 개발자
· 단순한 업무 자동화를 넘어, 상황에 따라 판단하고 적응하는 지능형 시스템을 만들고 싶은 프로그래머
· 주식, 암호화폐, 원자재 등 자산 시장에 관심이 있고, 이를 통한 수익 창출 전략을 직접 설계하고 싶은 개인 투자자
· 강화학습을 활용한 인공지능 투자 앱, 로보어드바이저, 금융 관련 SaaS 제품을 기획하고 있는 스타트업 창업자 또는 기획자
· 반복적인 거래나 업무 흐름을 자동화하고, 여기에 학습 능력과 적응 능력을 부여하고 싶은 실무자

이 책의 구성
이 책은 크게 7개의 메인 파트와 부록으로 나뉘어 있습니다. 각 파트는 개념 → 구현 → 실습 → 응용의 흐름을 따라가며, 단계적으로 난이도가 높아집니다.
· 강화학습 기본 개념 - 확률, 마르코프 연쇄, MDP, 가치 함수와 밸만 방정식을 직관적으로 설명합니다.
· 기본 알고리즘 - 다이내믹 프로그래밍, 몬테카를로, TD 학습, SARSA, Q 러닝 등 핵심 기법을 코드와 함께 익힙니다.
· 인공지능 개념 & 함수 근사 - 신경망의 원리, 경사하강법, 활성 함수, 딥러닝 프레임워크 사용법을 다룹니다. 가치 기반 강화학습(DQN) - CartPole 예제로 DQN을 구현하고, 탐험·활용 균형과 리플레이 메모리를 실습합니다.
· 튜닝과 최적화 - 활성 함수, 가중치 초기화, 옵티마이저, 데이터 전처리, 손실 함수, 그래디언트 클리핑, Optuna 기반 베이지안 최적화를 실습합니다.
· 금융 시장 프로젝트 - yfinance 데이터로 자산 배분 환경을 만들고 PPO로 학습·튜닝·성과 분석까지 수행합니다.
· 부록 - 실습 환경 구축 가이드, RLHF 심화 설명