알고리즘 트레이딩의 기초

좋든 싫든 데이터는 전자적으로(electronically) 거래되는 재화(commodity)이다. 따라서 이 시장에 참여하기 위해서는 프로그래밍을 좀 해야한다. 그렇다고 컴퓨터 공학을 전공해야 한다는 것은 아니다. 실제로 내가 아는 뛰어난 해커 몇명은 컴공 수업을 단 한 개도 들어본 적이 없다. 성공적인 데이터 해커가 된다는 것은 텍스트 파일을 명령줄(command line)에서 조작할 줄 알고, 벡터 연산을 이해하고, 알고리즘적으로 사고하는 등의 것을 말한다.

알고리즘 트레이딩의 기초

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품목정보

출간일	2021년 02월 26일
쪽수, 무게, 크기	428쪽 | 188*235*25mm
ISBN13	9791161754901
ISBN10	1161754903

책소개 책소개 보이기/감추기

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 보여주고, 그 기법을 머신러닝 기법과 어떻게 결합하는지까지 알려준다.

목차 목차 보이기/감추기

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 알고리즘 트레이딩의 기초 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

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

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저자 소개 (3명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 현대 알고리즘 트레이딩 시스템과 전략의 구성 요소 이해
■ 파이썬을 이용한 머신러닝의 알고리즘 트레이딩 시그널과 전략에의 적용
■ 평균 회귀, 추세 추종, 경제 지표 발표 등을 기반으로 한 트레이딩 전략의 구축, 시각화, 분석
■ 파이썬 트레이딩 전략을 위한 위험 관리 시스템의 계량화 및 구축
■ 트레이딩 봇의 성과를 향상시키고자 트레이딩 전략을 시뮬레이션하는 백테스터 구축
■ 라이브 시장에 트레이딩 전략을 배포하고 수익성 유지와 개선을 위한 운영

★ 이 책의 대상 독자 ★

소프트웨어 엔지니어, 금융 거래자, 데이터 분석가, 기업가, 알고리즘 거래의 탐구를 시작하고 싶어 하는 모든 사람을 위한 책이다. 알고리즘 트레이딩이 어떻게 작동하는지, 트레이딩 시스템의 모든 구성 요소가 무엇인지, 블랙박스와 그레이박스 거래에 필요한 프로토콜과 알고리즘, 완전히 자동화되고 수익성 있는 트레이딩 비즈니스 구축 방법을 알고 싶다면 이 책이 꼭 필요하다.

1장, ‘알고리즘 트레이딩의 기초’에서는 알고리즘 트레이딩이 무엇이며 알고리즘 트레이딩이 고빈도수 또는 낮은 지연 시간 거래와 어떻게 관련돼 있는지 설명한다. 규칙 기반에서 AI로 이어지는 알고리즘 거래의 진화를 살펴본다. 알고리즘 거래 개념, 자산 분류 및 계기 등 본질적인 내용을 다룰 것이다. 어떻게 알고리즘을 결정하는가를 배운다.
2장, ‘기술적 분석을 통한 시장 해석’에서는 몇 가지 인기 있는 알고리즘 트레이딩의 기초 기술적 분석 방법을 다루며, 시장 데이터의 분석에 적용하는 방법을 보여 준다. 시장 추세, 지지, 저항을 활용한 기초 알고리즘 트레이딩을 실시한다.
3장, ‘기초 머신러닝을 통한 시장 예측’에서는 알고리즘 트레이딩의 기초 여러 가지 간단한 회귀 및 분류 방법을 검토하고 구현하며, 트레이딩에 지도 통계적 학습 방법을 적용하는 것의 장점을 설명한다.
4장, ‘인간의 직관에 의한 고전적 트레이딩 전략’에서는 몇 가지 기본적인 알고리즘 전략(모멘텀, 추세, 평균회귀)을 살펴보고, 그 작동과 장단점을 설명한다.
5장, ‘고급 알고리즘 전략’에서는 좀 더 진보된 접근 방식(통계적 차익 거래, 페어 상관관계)알고리즘 트레이딩의 기초 과 그들의 장단점을 검토해 기본적인 알고리즘 전략을 통합한다.
6장, ‘알고리즘 전략의 위험 관리’에서는 알고리즘 전략에서 위험(시장 위험, 운영 위험, 소프트웨어 구현 버그)을 측정하고 관리하는 방법을 설명한다.
7장, ‘파이썬 트레이딩 시스템 구축’에서는 앞에서 만들어진 알고리즘에 기초해 거래 전략을 지원하는 기능적 구성 요소를 설명한다. 파이썬을 이용해 작은 트레이딩 시스템을 구축할 것이며, 앞에서 알고리즘 트레이딩의 기초 나온 알고리즘을 사용해 거래할 수 있는 트레이딩 시스템을 구축할 것이다.
8장, ‘트레이딩 거래소 연결’에서는 트레이딩 시스템의 통신 구성 요소를 설명한다. 파이썬에 있는 퀵픽스 라이브러리를 사용해서 거래 시스템을 실제 교환에 연결할 것이다.
9장, ‘파이썬 백테스트 시스템 구축’에서는 트레이딩 봇의 성능을 검증하고자 대량의 데이터로 테스트를 실행해 트레이딩 알고리즘을 향상시키는 방법을 설명한다. 모델이 구현되면 트레이딩 로봇이 트레이딩 인프라에서 예상대로 동작하는지 테스트(구현 관련 실수 확인)해야 한다.
10장, ‘변화하는 시장 참여자와 시장 조건 적응’에서는 실시간 거래 시장에 배포할 때 전략이 예상대로 수행되지 않는 이유를 논의하고, 전략 자체 또는 기본적인 가정 내에서 문제를 해결하는 예를 제공한다. 또한 잘 수행되고 있는 전략이 왜 성능 면에서 서서히 악화되는지를 논의하고, 이것을 어떻게 해결할 것인지 설명하는 몇 가지 간단한 예를 소개할 것이다.

오늘날에는 정교한 거래 신호, 예측 모델, 전략에 의존한다는 의미로 타인에 비해 빠르기만 해서는 유의한 경쟁 우위를 확보하기 점점 더 어려워지고 있다. 이 책에서는 광범위한 청중에게 현대 전자 거래 시장과 시장 참가자들의 운영 방식과 또한 파이썬을 사용해 실용적이고 수익성이 높은 알고리즘 거래 사업을 구축하는 모든 구성 요소를 설계, 구축, 운영하는 방법을 잘 이해하는 데 필요한 지식과 실제 경험을 제공한다.
책 전반에 걸쳐 작업을 수행하는 데 필요한 알고리즘 거래와 환경 설정을 소개한다. 자동화된 거래 프로젝트를 시작하기 전에 여러분이 필요로 하는 알고리즘 거래 사업의 핵심 요소와 질문들을 배운다.
후반에서는 계량적 거래 신호와 거래 전략이 어떻게 개발되는지 알게 될 것이다. 몇몇 잘 알려진 트레이딩 전략의 작동 방식과 구현법을 이해하게 될 것이다. 또한 변동성 전략, 경제지표 발표 전략, 통계적 차익 거래를 포함한 더 정교한 거래 전략을 이해하고, 실행하고, 분석할 것이다. 앞부분에서 구축한 알고리즘을 사용해 트레이딩 봇을 만드는 방법을 처음부터 배울 수 있다.
이제 여러분은 시장에 연결돼 라이브 시장에서 알고리즘 트레이딩 전략을 연구하고, 구현하고, 평가하고, 안전하게 운용할 준비가 돼 있을 것이다.

이 책은 실전 알고리즘 트레이딩을 위한 기초 환경, 지식과 함께 백테스트 및 리스크 관리에 대한 기법과 노하우, 실전에서의 유의 사항을 전달한다. 또한 파이썬을 기반으로 간단한 트레이딩 시그널부터 시작해서 경제 이벤트 기반 및 변동성 조정의 고급 기법을 활용하는 방법을 알려 주고, 이들을 머신러닝 기법과 어떻게 결합하는가에 이르기까지 보여 준다.
본래 알고리즘 트레이딩은 투자은행 트레이딩 부서에서 쓰이는 업계 전문용어이며, 주어진 주문을 시장 충격을 최대로 줄이면서 거래 비용을 최소화하는 거래 기법을 일컬었으나, 최근에는 기술적 지표를 중심으로 하는 알고리즘 트레이딩의 기초 시스템 트레이딩도 포함해 광의의 뜻으로 사용되기도 한다. 이 책에서의 알고리즘 트레이딩은 시스템 트레이딩의 의미로 사용된다. 하지만 이 책이 기본적으로 기술적 지표를 이용한 전략을 설명하고 있음에도 이들 시그널을 트레이딩에 적용하는 여러 지침 및 주의 사항은 다른 어떠한 트레이딩 시그널을 실전에 적용해 거래할 때도 큰 도움이 될 것이다. 이 책은 알고리즘 트레이딩 또는 퀀트 투자를 처음 접하는 사람들이 트레이딩이나 투자에 대한 큰 지식이 없어도 읽을 수 있는 좋은 입문서라 생각하며, 다음 단계로 나가기 위한 디딤돌이 되리라 기대한다. 이 책에서 사용되는 프로그램들은 알고리즘 트레이딩의 기초 깃허브에 대부분 제공되고 있으며, 이들 프로그램들을 자신의 목적에 맞춰 수정하는 연습을 하면 실력 향상에 큰 도움이 될 것이다.

보리보리/하나북스퀘어 실전 알고리즘 트레이딩 배우기 파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와

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상품번호	2348295891
상품상태	새상품
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사업자구분	법인사업자
과세자구분	일반과세자+간이과세자(세금계산서 발급사업자)
브랜드	보리보리
원산지	KR
제조일자	20210218

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도서명	실전 알고리즘 트레이딩 배우기 파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략 데이터 과학
저자/출판사	세바스티앙 도나디오, 수라브 고쉬 에이콘출판
크기	188/235/25/
쪽수	상세참조
제품 구성	상품상세참조
출간일	2021-02-18
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현재 시중에 있는 머신러닝 관련 도서는 머신러닝이 무엇인지 소개하거나 머신러닝의 수학적 배경을 설명한다. 전자는 머신러닝 알고리즘에 대한 소개와 사용방법에 치중하여 머신러닝 사용법을 학습하는 데는 도움이 되지만, 머신러닝의 개념을 이해하고 무엇을 하기에는 내용이 부족하고, 후자는 반대로 너무 전문적이어서 머신러닝 알고리즘에 사용된 수학적 개념들과 각종 정리를 소개하는 데 치중해 있다. 머신러닝 알고리즘을 새로 개발하거나 기존 머신러닝 알고리즘을 개선해서 사용하려 한다면 이런 책들이 도움되지만, 머신러닝 알고리즘을 사용하려고 한다면 너무 학문적이고 이론적이어서 별로 도움이 되지 않는다.

『머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩 시스템 개발』은 머신러닝을 공부하는 데 필요한 통계와 확률에 대한 수학적 이론과 머신러닝을 적용하려는 분야에 대한 도메인 지식(Domain Knowledge), 이를 구현한 코드를 한곳에서 볼 수 있는 책이다.

머신러닝을 이용해 프로그램을 작성하는 데 머신러닝 알고리즘이 차지하는 비중은 그렇게 크지 않다. 중요한 것은 데이터에 대한 이해와 특성을 파악하는 것이다. 이 과정은 통계와 확률에 대한 수학적 지식과 머신러닝을 적용하려는 분야에 대한 도메인 지식이 있으면 시간을 대폭 단축할 수 있고, 문제를 단순화할 수 있다. 이런 과정을 거쳐 적용한 머신러닝이야말로 좋은 결과를 보여준다.

머신러닝을 제대로 활용하기 위해서는 데이터가 더욱 중요한 이슈라고 얘기했듯이, 머신러닝을 이야기하는 데 적용 분야인 도메인을 정하지 않는 것은 반쪽짜리다. 그래서 이 책은 쉽게 데이터를 얻을 수 있으며, 데이터 자체에 대한 신뢰도가 높고 난도가 있는 주식을 선택했다.

주식시장은 예측이 어려운 대표적인 분야로, 머신러닝을 공부하는 데 필요한 모든 요소를 가지고 있다. 수학 이론을 이용한 예측 모델의 작성, 작성한 모델을 위한 데이터 처리, 주가를 예측하기 위한 학습, 학습결과의 해석과 이를 개선하는 방법 등 머신러닝 전체 흐름을 경험하기에 좋다. 통계, 시계열(Time Series), 알고리즘 트레이딩 등 책에서 다루는 주제는 각각 한 권의 책으로도 분량이 모자랄 만큼 방대한 내용을 가지고 있으나 이 책의 목적상 알고리즘 트레이딩과 직접 연관되고 반드시 알아야 하는 사항들을 중심으로 서술했다. 아울러 이 책은 프로그래밍을 할 수 있는 독자가 대상이므로 프로그래밍에 관련된 설명은 특별히 하지 않았다.

이 책은 크게 3부분으로 구성되어 있다.

Part 1은 머신러닝의 개요로, 머신러닝이 무엇인지와 머신러닝이 할 수 있는 것은 무엇인지, 머신러닝의 종류는 무엇이 있는지 등 머신러닝의 전반적인 개요를 설명한다.

Part 2는 알고리즘 트레이딩을 위한 수학적 배경지식으로 통계와 시계열을 다룬다. 알고리즘 트레이딩을 하려면 주식의 매도와 매수를 결정하는 ‘모델’이라는 것을 만들어야 한다. 이 모델을 만들기 위한 최소한의 통계 개념과 시계열 개념을 설명한다.

Part 3은 실제로 간단한 알고리즘 트레이딩을 파이썬을 이용해 구현해본다. 머신러닝에 기반을 둔 모델과 시계열 이론에 기반을 둔 모델 2가지를 구현해보고, 알고리즘 트레이딩의 기초 구현된 결과에 대한 해석과 이를 개선하는 방법에 대해 다룬다.

KAIST SW석사과정을 마쳤다.

어느 날 알게 된 머신러닝에 흠뻑 빠져 그동안 애지중지하던 클라우드를 버리고 머신러닝으로 전향하였다. 이제 더는 다른 기술은 관심을 두지 않고 머신러닝 한길만으로 정했기에 머신러닝을 공부하며 어려운 수식들을 다시 보느라 고생하고 있지만, 하루하루 배워가는 지식에 행복해하며 지내고 있다. 머신러닝으로 가마우지를 만들어 인생을 즐기려 노력하고 있으며, 그 결실이 완성되는 날 완벽한 경제적 자유를 누리고자 한다.

• Facebook : https://www.facebook.com/james.ahn.9
• Homepage : http://www.deepnumbers.com

동국대 정보공학석사를 마쳤다.

머신러닝 책을 집필할 때만 해도 쉬엄쉬엄하는 마음으로 했는데, 딥마인드(DeepMind)의 데미스 하사비스(Demis Hassabis)가 ‘알파고(AlphaGo)’를 서울에 데려와 파문을 일으키고 가는 바람에 왠지 모를 조바심이 생겼다. 그동안 딥러닝에 대해 갸우뚱하던 생각도 무지의 소치로 치워두고 급상승한 호기심을 발판으로 깊숙이 들어가 보려 한다. 확신할 수 없을 때는 불안하고 머뭇거리게 되지만 다행히 알고리즘 트레이딩의 기초 누군가 그 길을 보여주면 그때라도 놓치지 말고 따라가는 게 낫지 않을까 생각한다.

알고리즘 트레이딩의 기초

2008년 미국 와이어드지에 실린 The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete은 빅데이터시대를 연 칼럼이라고 합니다. 이 칼럼의 마지막은 이렇습니다.

Correlation supersedes causation, and science can advance even without coherent models, unified theories, or really any mechanistic explanation at all.

세상을 이해하고 예측하는데 빅데이터를 분석하여 도출한 ‘상관관계(correlation)’가 전통적인 이론과 모델을 통한 ‘인과관계(causality)’보다 정확하고 유효하다는 내용입니다. 이런 결론은 자본시장에도 적용할 수 있습니다. 자본시장에서 정량적인 데이터분석을 주도한 사람은 퀀트입니다. 그렇지만 ‘금융공학’보다는 ‘데이터’를 더 강조하는 빅데이터의 시대 데이터 과학자(사이언티스트)를 새로운 퀀트(New Quant)로써 자리매김하고 있습니다.

데이터 사이언티스트를 되기 위해서 크게 세가지 지식이 필요하다고 합니다.

좋든 싫든 데이터는 전자적으로(electronically) 거래되는 재화(commodity)이다. 따라서 이 시장에 참여하기 위해서는 프로그래밍을 좀 해야한다. 그렇다고 컴퓨터 공학을 전공해야 한다는 것은 아니다. 실제로 내가 아는 뛰어난 해커 몇명은 컴공 수업을 단 한 개도 들어본 적이 없다. 성공적인 데이터 해커가 된다는 것은 텍스트 파일을 명령줄(command line)에서 조작할 줄 알고, 벡터 연산을 이해하고, 알고리즘적으로 사고하는 등의 것을 말한다.

일단 데이터를 수집하고 정제했다면 다음 단계는 데이터에서 인사이트(insight)를 이끌어내는 것이다. 이를 위해서는 적절한 수학 및 통계학적 방법론을 적용하고, 그에 대한 최소한의 이해는 할 수 있어야 한다. 경쟁력 있는 데이터 사이언티스트가 되기 위해서 반드시 통계학 박사학위가 있어야 한다는 말은 아니지만, 적어도 최소자승법 회귀분석(ordinary least squares regression)이 무엇이고, 그것을 어떻게 해석해야하는지는 알아야 한다.

마지막 조각인 도메인 전문성은 이 주제에 대한 다른 사람들의 주장과 가장 큰 차이를 보이는 부분이다. 나는 데이터와 수학/통계의 결합은 기계학습(machine learning)밖에 되지 못한다고 생각한다. 당신의 관심 분야가 그것이라면 다행이지만, 데이터 사이언스라면 그렇지 않다. 사이언스, 즉 과학이란 원래 세상에 대한 흥미로운 질문이나 가설을 던진 후 데이터를 수집해서 통계적 방법론으로 검증하여 지식을 발견하고 쌓아나가는 것이다. 도메인 전문성과 수학 및 통계적 지식의 교집합은 대부분의 전통적인 학문이 속하는 영역이다. 많은 박사급 연구자들은 이 구역에서 전문성을 쌓는데 자기 시간의 대부분을 할애하며, 기술(technology) 습득에는 시간을 많이 투자하지 않는다. 이러한 알고리즘 트레이딩의 기초 성향은 연구자들의 기술 이해 수준에 대한 보상을 하지 않는 학계의 특성 때문이기도 하다. 물론, 나는 그런 전통을 타계하고자하는 젊은 학자 또는 대학원생도 많이 만났다.
데이터 사이언스 벤 다이어그램중에서

이번에 휘안리서치 (FIAN Research)와 협력하여 마련한 ‘알고리즘트레이딩을 위한 데이터사이언스’과정은

을 결합하여 관련한 능력을 키우는데 목적을 두고 있습니다. 교육을 준비하면서 기초통계나 데이터 관리 도구에 다소 익숙하지 않아도 배울 수 있고 직접 실습을 통해 습득한 지식을 확인할 수 있도록 교육을 준비하였습니다. 약 두 달의 과정을 거치면 데이터 사이언티스트로서 1차적인 직무를 수행하실 수 있게 될 것입니다.

알고리즘 트레이딩 구현을 위해서 필요한 데이터 사이언스로의 입문 과정이며 예문 실습을 통한 개념의 직관적인 이해를 우선시하는 교육과정입니다. 통계 프로그래밍 언어를 사용하지 않고 보편적인 툴인 엑셀과 금융공학 add-in 프로그램 PrimaXL을 주 교재로 사용합니다.

R, Matlab, Python 등을 사용한 경험은 유용하지만 교육을 수강하는데 필수는 아닙니다. 엑셀을 사용해본 경험이 있으시면 충분합니다. 금융공학과 관련한 지식은 있으나 실습을 필요로 하시는 분, 데이터분석을 위한 수학 및 통계적인 지식과 실습을 원하시는 분, 데이터를 이용하여 알고리즘전략을 구축하고자 하는 분이면 누구나 가능합니다. 또한 ‘알고리즘트레이딩 전략개발과정’이나 ‘알고리즘트레이딩을 위한 금융수학 과정’을 수강하신 분들은 지난 교육에서 배운 바를 더 넓히는데 도움을 줍니다.

핵심적인 교재는 이번 교육과정의 협력사인 휘안리서치 (FIAN Research)가 제공하는 PrimaXL입니다. 수강생들은 반드시 알고리즘 트레이딩의 기초 개인 노트북 컴퓨터를 지참하여 교재용으로 제공하는 PrimaXL을 직접 설치하시고 실습에 참여하셔야 합니다. 교육장에 설치한 노트북 컴퓨터를 이용할 수 있으나 PrimaXL의 라이센스때문에 사용하시는 컴퓨터를 지참하시면 좋습니다. 별도의 강의노트는 제공합니다.

교육일정 및 시간

교육일정은 2015년 10월 2일부터 2015년 11월 10일까지이며 매주 화요일과 금요일에 진행합니다.
1회 교육시간은 3시간이며 늦은 7시부터 10시까지 입니다. 총 12회 36시간입니다.

12회 1,200,000원입니다. 부가세는 불포한한 가격입니다. 교재로 제공하는 PrimaXL의 비용을 포함한 가격이며 1회 인증용 라이센스를 제공합니다.(단 한대의 컴퓨터에서만 인증할 수 있습니다)

장순용(張淳鎔)

현) 휘안리서치(FIAN Research) 연구소장.
금융공학 모형 및 알고리즘 개발. 데이터 분석과 예측 모형 연구, 개발.

약력) 일리노이大(University of Illinois, Urbana-Champaign) 물리학 PhD. 워싱턴大, 오하이오 주립大 연구원 재직. 통계적 방법에 기반하는 전산 시뮬레이션 알고리즘 개발. 슈퍼컴퓨팅 알고리즘 개발. 초전도, 초유체 등 극저온 양자유체 현상 연구. 응집물리, 핵물리 연구.

저서) 알고리즘 트레이딩 시리즈 총3권. 국제 저널에 다수의 논문 게재

(*)1회당 교육시간은 동일하지 않습니다. 하루 교육시간에 몇 회의 교육을 진행할 수 있고 반대로 한 회의 교육을 몇 일씩 할 수도 있습니다.