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평균 회귀 트레이딩 전략의 최적 설계

평균 회귀 트레이딩 전략의 최적 설계

(수학적 분석과 실전 적용)

팀 시우 렁 (지은이), 이기홍 (옮긴이)
에이콘출판
35,000원

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평균 회귀 트레이딩 전략의 최적 설계
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 평균 회귀 트레이딩 전략의 최적 설계 (수학적 분석과 실전 적용)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9791161757612
· 쪽수 : 276쪽
· 출판일 : 2023-08-25

책 소개

평균 회귀가 존재하는 상황에서 최적의 트레이딩이라는 실제 문제에 대한 체계적인 연구를 제공한다. 독립적이고 체계적으로 구성돼 있으며, ETF, 옵션, 원자재 또는 변동성 지수 선물, 신용 위험 파생상품 거래에 대한 엄격한 수학적 분석과 계산 방법을 제공한다.

목차

1장. 서론
1.1 서론
1.2 관련 연구

2장. 올스타인 - 울렌벡 모델하의 트레이딩
2.1 페어 트레이딩의 예
2.2 최적 거래 타이밍
2.3 방법론
2.4 해석적 결과
2.4.1 최적 청산 타이밍
2.4.2 최적 진입 타이밍
2.5 손절 청산의 통합
2.5.1 최적 청산 타이밍
2.5.2 최적 진입 타이밍
2.5.3 상대적 손절 청산
2.5.4 손절 청산이 있는 최적 전환
2.6 추가 응용
2.6.1 최소 보유 기간
2.6.2 경로 의존 위험 페널티
2.7 보조정리들의 증명

3장. 지수 OU 모델하에서의 트레이딩
3.1 최적 트레이딩 문제
3.1.1 최적 이중 정지 접근법
3.1.2 최적 전환 접근법
3.2 해석적 결과의 요약
3.2.1 최적 이중 정지 문제
3.2.2 최적 전환 문제
3.2.3 수치 예
3.3 해의 방법
3.3.1 최적 이중 정지 문제
3.3.2 최적 전환 문제
3.4 보조정리의 증명

4장. CIR 모델하에서의 트레이딩
4.1 최적 트레이딩 문제
4.1.1 최적 시작 - 정지 접근법
4.1.2 최적 전환 접근법
4.2 해석적 결과의 요약
4.2.1 최적 시작 - 정지 문제
4.2.2 최적 전환 문제
4.2.3 수치 예
4.3 해의 방법과 증명
4.3.1 최적 시작 - 정지 문제
4.3.2 최적 전환 문제
4.4 보조정리들의 증명

5장. 평균 회귀하에서 선물 트레이딩
5.1 평균 회귀 현물 모델하에서 선물 가격
5.1.1 OU와 CIR 현물 모델
5.1.2 지수 OU 현물 모델
5.2 롤 수익률
5.2.1 OU와 CIR 현물 시장
5.2.2 지수 OU 동학
5.3 선물 트레이딩 문제
5.4 변분부등식과 최적 트레이딩 전략
5.5 동적 선물 포트폴리오
5.5.1 CIR 현물 경우의 포트폴리오 동학
5.5.2 XOU 현물을 가진 포트폴리오 동학
5.6 VIX 선물과 상장 지수 노트에의 응용

6장. 옵션 최적 청산 전략
6.1 위험 페널티가 있는 최적 청산
6.1.1 최적 청산 프리미엄
6.2 GBM과 지수 OU 모델의 적용
6.2.1 GBM 기초 자산의 경우 최적 청산
6.2.2 지수 OU 기초 주식의 경우 최적 청산
6.3 2차 페널티
6.3.1 주식 매도 최적 타이밍
6.3.2 옵션의 청산
6.4 결론
6.5 비동차 변분부등식에 대한 강한 해
6.5.1 예비 지식
6.5.2 주요 결과

7장. 신용파생상품 트레이딩
7.1 문제 공식화
7.1.1 가격 불일치
7.1.2 지연된 청산 프리미엄
7.2 마르코프 신용 모델하에서 최적 청산
7.2.1 가격 결정 척도와 부도 위험 프리미엄
7.2.2 지연된 청산 프리미엄과 최적 타이밍
7.3 싱글 네임 신용파생상품에의 적용
7.3.1 제로 회수율의 부도 위험 채권
7.3.2 정부채의 회수율과 시장 가치
7.3.3 CDS의 최적 청산
7.3.4 점프 확산 부도 강도
7.4 신용부도지수스왑의 최적 청산
7.5 최적 매수와 매도
7.5.1 공매도 최적 타이밍 가능성
7.5.2 순차적 매수와 매도
7.6 결론

저자소개

팀 시우 렁 (지은이)    정보 더보기
시애틀에 있는 워싱턴 대학교의 응용수학과 보잉 교수다. 워싱턴 대학교에서 전산 재무 및 위험 관리(CFRM) 프로그램과 CFRM 정량적 분석 연구소의 디렉터로 재직 중이다. 프린스턴대학교에서 운영 연구 및 금융 공학 박사 학위를, 코넬 대학교에서 운영 연구 및 산업 공학 학사 학위를 취득했다. 존스 홉킨스 대학교 응용수학 및 통계학과와 컬럼비아 대학교 산업공학 및 운영 연구학과에서 종신트랙 조교수로 재직했으며, 금융공학 센터와 데이터 과학 연구소(DSI)에 소속돼 있었다. 연구 분야는 양적 금융과 최적 확률론적 제어이다. 파생상품 가격 책정, 알고리즘 트레이딩, 신용 위험, 상장지수펀드(ETF) 등 다양한 문제를 연구해 왔다. 미국 국립과학재단(NSF)에서 연구 자금을 부분적으로 지원받았으며, 여러 권의 책을 저술하고 저널 논문을 다수 발표했다. 금융을 위한 인공지능 연구소의 자문위원회와 확률론적 모델, SIAM 금융수학 저널, 응용수학적 금융을 비롯한 여러 저널의 편집위원회에 소속돼 있다. 운영 연구 및 경영 과학 연구소(INFORMS)의 금융 섹션 의장과 산업 및 응용 수학 협회(SIAM)의 금융 수학 및 엔지니어링 활동 그룹(SIAG-FME)의 부의장을 역임한 바 있다. 2016년에는 에메랄드 문학가 네트워크 우수상을 수상했다.
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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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