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실전 알고리즘 트레이딩 배우기

실전 알고리즘 트레이딩 배우기

(파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략)

세바스티앙 도나디오, 수라브 고쉬 (지은이), 이기홍 (옮긴이)
  |  
에이콘출판
2021-02-26
  |  
35,000원

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실전 알고리즘 트레이딩 배우기

책 정보

· 제목 : 실전 알고리즘 트레이딩 배우기 (파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 언어 > 파이썬
· ISBN : 9791161754901
· 쪽수 : 428쪽

책 소개

실전 알고리즘 트레이딩을 위한 기초 환경, 지식과 함께 백테스트 및 리스크 관리 기법과 노하우, 실전에서의 유의 사항을 전달한다. 파이썬을 기반으로 간단한 트레이딩 시그널부터 시작해서 경제 이벤트 기반 및 변동성 조정의 고급 기법을 활용하는 방법을 보여준다.

목차

1부. 소개 및 환경 설정

1장. 알고리즘 트레이딩 기초
__왜 트레이딩을 하는가?
__현대적 트레이딩 환경의 기본 개념
____시장 섹터
____자산 클래스
____현대 거래소의 기본 사항
____알고리즘 트레이딩 개념의 이해
____직관에서 알고리즘 트레이딩까지
____알고리즘 트레이딩 시스템의 구성 요소
____왜 파이썬인가?
__요약

2부. 거래 신호 생성 및 전략

2장. 기술적 분석을 통한 시장 해석
__추세와 모멘텀 기반 지표 기반의 트레이딩 전략 설계
____지지와 저항 지표
__기본적 기술적 분석 기반의 트레이딩 시그널의 생성
____단순이동평균
____지수이동평균
____APO
____MACD
____볼린저 밴드
____상대강도지표
____표준편차
____모멘텀
__트레이딩 자산의 계절성과 같은 고급 개념의 구현
__요약

3장. 기초 머신러닝을 통한 시장 예측
__용어와 표기의 이해
____금융 자산 탐구
__선형회귀 방법을 이용한 예측 모델 구축
____최소제곱법
____규제화와 수축 - 라소와 릿지 회귀
____결정트리회귀
__선형분류 방법을 이용한 예측 모델 구축
____k-최근접 이웃
____서포트 벡터 머신
____로짓 회귀
__요약

3부. 알고리즘 트레이딩 전략

4장. 인간의 직관에 의한 고전적 트레이딩 전략
__모멘텀과 추세 추종 트레이딩 전략 구축
____모멘텀 전략 예제
____파이썬 구현
__회귀 행태가 있는 시장에 적합한 트레이딩 전략 만들기
____회귀 전략의 예
__선형적으로 상관관계를 갖는 트레이딩 상품 그룹에 대해서
__작동하는 트레이딩 전략 만들기
__요약

5장. 고급 알고리즘 전략
__거래 상품 변동성 조정 트레이딩 전략 구축
____기술적 지표로 거래 상품 변동성 조정
____트레이딩 전략의 변동성 조정
____변동성 조정 평균 회귀 트레이딩 전략
__경제 이벤트 트레이딩 전략
____경제 지표 발표
____경제 지표 발표 포맷
____전자 경제 발표 서비스
____트레이딩과 경제 지표 발표
__통계적 차익 거래의 이해와 구현
____StatArb 기초
____StatArb 리드-래그
____포트폴리오 구성과 관계 조정
____StatArb 인프라 비용
____파이썬 StatArb 트레이딩 전략
__요약

6장. 알고리즘 전략의 위험 관리
__위험 유형과 위험 요인의 구별
____트레이딩 손실 리스크
____규제 위반 리스크
____스푸핑
____호가 스터핑
____종가 뱅잉
____리스크 원천
____리스크 계량화
__리스크 척도의 구분
____손절
____최대 낙폭
____포지션 한도
____포지션 보유 기간
____PnL 분산
____샤프 비율
____기간별 최대 체결수
____최대 거래 규모
____거래량 한도
__리스크 관리 알고리즘 구축
____현실적으로 위험 조정
__요약

4부. 트레이딩 시스템 구축

7장. 파이썬 트레이딩 시스템 구축
__트레이딩 시스템 이해
____게이트웨이
____주문 호가창 관리
____전략
____주문 관리 시스템
____핵심 구성 요소
____주변 구성 요소
__파이썬 트레이딩 시스템 구축
____LiquidityProvider 클래스
____전략 클래스
____OrderManager 클래스
____MarketSimulator 클래스
____TestTradingSimulation 클래스
__지정가 주문 호가창 설계
__요약

8장. 트레이딩 거래소 연결
__트레이딩 시스템을 이용한 거래소 거래
__통신 API 검토
____네트워크 기초
____트레이딩 프로토콜
____FIX 통신 프로토콜
__수신 가격 업데이트
____송신자 코드 예
__주문 실행과 시장 반응 수신
____Acceptor 코드 예제
____기타 트레이딩 API
__요약

9장. 파이썬 백테스트 시스템 구축
__백테스터 구축
____표본 내 데이터 대 표본 외 데이터
____페이퍼 트레이딩(선행 테스트)
____초보적 데이터 저장
____HDF5
____데이터베이스
__올바른 가정 선택
____루프형 백테스트 시스템
____이벤트 주도형 백테스트 시스템
__시간값 평가
__이중 이동 평균 전략 백테스트
____루프형 백테스터
____이벤트 기반 백테스터
__요약

5부. 알고리즘 트레이딩의 도전

10장. 변화하는 시장 참여자와 시장 조건 적응
__백테스터와 라이브시장의 전략 성과 비교
____벡테스터 불안정성의 영향
____시뮬레이션 불안정성의 원인
____라이브 트레이딩에 반응한 백테스팅 및 전략 조정
__알고리즘 트레이딩에서 지속적인 수익성
____알고리즘 트레이딩 전략의 이윤 감소
____시장 조건과 시장 참여자 변화에의 적응
__요약

저자소개

수라브 고쉬 (지은이)    정보 더보기
지난 10년 동안 몇몇 독점적인 고빈도 알고리즘 트레이딩 회사에서 일했다. 전 세계 여러 자산 클래스에 걸쳐 트레이딩 거래소를 위한 매우 낮은 지연 시간과 높은 처리량의 자동 트레이딩 시스템을 구축했다. 시장 조성을 위한 통계적 차익 거래와 가장 유동적인 글로벌 선물 계약의 거래 전략을 전문으로 한다. 시카고의 한 트레이딩 회사에서 정량적 개발자로 일하고 있다. 서던캘리포니아 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 받았다. 관심 분야는 컴퓨터 아키텍처, 핀테크, 확률 이론과 확률적 프로세스, 통계적 학습과 추론 방법, 자연어 처리 등이다.
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세바스티앙 도나디오 (지은이)    정보 더보기
트레이데어(Tradair)의 최고 기술 책임자로 이 기술을 선도하는 책임을 맡고 있다. HC테크놀로지스의 소프트웨어 엔지니어링 팀장, 선 트레이딩(Sun Trading)의 계량적 트레이딩 전략 소프트웨어 개발업체인 고빈도 FX사의 파트너 겸 기술 이사로 재직하면서 국방부의 프로젝트 리더로 일하는 등 매우 다양한 전문 경험을 갖고 있다. 프랑스에 있는 동안 Bull SAS와 소시에테 제네랄(Societe Generale)의 IT 신용 리스크 관리자(Credit Risk Manager)로서 연구한 경험이 있다. 지난 10년 동안 시카고 대학교, 뉴욕 대학교, 컬럼비아 대학교에서 다양한 컴퓨터 과학 과정을 가르쳤다. 주로 기술을 다루는 것에 열정을 갖고 있으며, 스쿠버 다이빙 강사면서 경험 많은 암벽 등반가이기도 하다.
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이기홍 (옮긴이)    정보 더보기
카네기멜론대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그대학교의 Finance Ph.D, CFA, FRM이자 금융, 투자, 경제분석전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융기관, 금융 공기업에서 자산 운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서로는 『엑셀 VBA로 쉽게 배우는 금융공학 프로그래밍』(한빛미디어, 2009)이 있으며, 번역서로는 『포트폴리오 성공 운용』(미래에셋투자교육연구소, 2010), 『딥러닝 부트캠프 with 케라스』(길벗, 2017), 『프로그래머를 위한 기초 해석학』(길벗, 2018)과 에이콘출판사에서 출간한 『실용 최적화 알고리즘』(2020), 『초과 수익을 찾아서 2/e』(2020), 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』(2021), 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』(2021), 『존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 2/e』(2021), 『퀀트 투자를 위한 머신러닝o딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/e』(2021), 『자동머신러닝』(2021), 『금융 머신러닝』(2022) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.
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