실전 알고리듬 트레이딩 레벨업

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책 정보

· 제목 : 실전 알고리듬 트레이딩 레벨업 (파이썬 백테스트 활용)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9791161756509
· 쪽수 : 520쪽
· 출판일 : 2022-07-29

책 소개

실전 트레이딩의 기초부터 고급 전략까지 총망라해서 다룬다. 전략을 테스트하는 최첨단 파이썬 백테스트 기법(Zipline)을 제공해 독자들이 자신만의 트레이딩 전략을 구축하고 검증할 수 있도록 돕는다.

1장. 이 책에 대해
__이 책에서의 트레이딩 전략
__책을 읽는 법
__이 책의 저술 방식
__코드가 쓰여진 방식

2장. 시스템 트레이딩
__트레이딩 방법 검증
__과학적 접근법
__일관성 있는 방법론
__시간 관리

3장. 트레이딩 모델의 개발
__모델 목적
__규칙과 변형
__데이터 취급
__자산 클래스
__투자 유니버스
__배분과 리스크 수준
__진입과 청산 규칙
__리밸런싱

4장. 금융 리스크
__리스크의 계량화
__시가 평가
__공통 리스크의 논리적 오류
__성과를 내기 위해 지불해야 하는 대가로서의 리스크

5장. 파이썬 소개
__몇 가지 필요한 이야기들
__파이썬은 논리적 선택으로 등장한다
__프로그래밍 교육 방법
__컴퓨터에 파이썬 설치하기
__코드 몇 개 실행하기
__주피터 노트북으로 작업하기
__딕셔너리 룩업
__주피터 노트북을 시작할 때의 가능한 문제
__조건부 논리
__공통 실수
__라이브러리 설치

6장. 판다스 등장
__설명서와 도움말
__간단한 파이썬 시뮬레이션
__상관관계 그래프 만들기
__더 예쁜 그래프

7장. 트레이딩 전략 백테스트
__파이썬 백테스트 엔진
__집라인과 퀀토피안
__찬성과 반대
__Zipline Reloaded
__집라인과 데이터
__퀀들 번들의 인제스트
__유용한 라이브러리 설치
__백테스트 알고리듬 작성 위치
__최초의 집라인 백테스트
__포트폴리오 백테스트
__이 책에 사용된 데이터

8장. 백테스트 결과 분석
__PyFolio 설치
__분석할 포트폴리오 알고리듬
__PyFolio를 통한 성과 분석
__맞춤형 분석
__일별 스냅샷
__맞춤형 시계열 분석

9장. ETF
__좋은 ETF
__나쁜 ETF
__최악의 ETF
__ETF의 공매도

10장. ETF 모델 구축
__자산 배분 모델

11장. 주식
__가장 어려운 자산 클래스
__방법론에 대한 한마디
__주식 투자 유니버스
__배당금

12장. 시스템 모멘텀
__모델 복제
__모멘텀 모델 규칙 요약
__투자 유니버스
__모멘텀 순위
__포지션 배분
__모멘텀 모델 논리
__하방 보호
__모멘텀 모델 소스 코드
__성과
__주식 모멘텀 모델 결과

13장. 선물 모델
__선물 기본 사항
__선물 메커니즘과 용어
__선물과 통화 노출
__선물과 레버리지

14장. 선물 모델링과 백테스트
__연속 가격 시계열
__집라인 연속 가격 시계열 행태
__계약, 연속 가격 및 롤링

15장. 선물 추세 추종
__추세 추종 원리
__핵심 추세 모델 다시 보기
__모델 목적
__투자 유니버스
__거래 빈도
__포지션 배분
__진입 규칙
__청산 규칙
__비용 및 슬리피지
__유동성에 대한 이자
__추세 모델 소스 코드
__핵심 추세 모델 결과

16장. 시간 수익률 추세 모델
__투자 유니버스
__트레이딩 빈도
__포지션 배분
__트레이딩 규칙
__동적 성과 차트
__시간 수익률 소스 코드
__시간 수익률 모델 성과
__리밸런싱

17장. 역추세 트레이딩
__역추세 모델 논리
__풀백의 계량화
__규칙 요약
__역추세 소스 코드
__역추세 결과

18장. 커브 트레이딩
__기간 구조 기본 사항
__기간 구조 효과의 계량화
__커브 모델 논리
__커브 트레이딩 소스 코드
__커브 트레이딩 결과
__모델 고려 사항

19장. 모델 비교와 결합
__모델 결합
__모델의 포트폴리오 구현

20장. 성과 시각화와 결합
__모델 결과 저장
__모델 성과 분석을 수행한 방법
__결합 포트폴리오 분석 방법

21장. 원숭이를 항상 이길 수는 없다
__버블씨가 월스트리트에 간다
__문제는 인덱스에 있다
__버블씨 찾기

22장. 초청 강의: 상대성과 측정

23장. 데이터 임포트
__번들 만들기
__집라인과 선물 데이터
__선물 데이터 번들
__프레임워크 패치하기

24장. 데이터와 데이터베이스
__자체 증권 데이터베이스
__MySQL Server 설치
__주식 시계열 테이블 만들기
__데이터베이스 채우기
__데이터베이스 쿼리
__데이터베이스 번들 만들기

25장. 마지막 말 - 앞으로의 길
__자신만의 모델 구축
__기타 백테스트 엔진
__시장에서 돈을 버는 방법

저자소개

안드레아스 F. 클레노우 (지은이) 정보 더보기

스위스 취리히에 기반을 둔 스웨덴계 스위스 작가로서 자산운용 매니저, 기업가이며, 한 패밀리 오피스의 최고투자담당자(CIO)를 담당하고 있다. 테크 기업가, 금융 컨설턴트, 헤지 펀드 매니저, 금융공학 전문가, 퀀트 트레이더, 금융 고문, 회사의 중간 관리자 및 이사회 임원으로도 활동했다. 저서로는 『Following the Trend』(Wiley, 2013), 『Stocks on the Move』(2015), 『Most Private Bank』(Equilateral Capital Management GmbH, 2021) 등이 있다.

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이기홍 (옮긴이) 정보 더보기

카네기멜론대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그대학교의 Finance Ph.D, CFA, FRM이자 금융, 투자, 경제 분석 전문가다. 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 펴낸 『실용 최적화 알고리듬』(2020), 『초과 수익을 찾아서 2/e』(2020), 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』(2021), 『존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 2/e』(2021), 『퀀트 투자를 위한 머신러닝o딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/e』(2021), 『자동머신러닝』(2021), 『금융 머신러닝』(2022), 『퇴직 연금 전략』(2022), 『A/B 테스트』(2022), 『행동경제학 강의 노트 3/e』(2022), 『실전 알고리듬 트레이딩 레벨업』(2022), 『양자경제와 금융』(2022) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.

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