실전 알고리즘 트레이딩 배우기(데이터 과학)

[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.



[이 책의 구성]

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 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 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)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 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.



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 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 깃허브에 대부분 제공되고 있으며, 이들 프로그램들을 자신의 목적에 맞춰 수정하는 연습을 하면 실력 향상에 큰 도움이 될 것이다.

-이기홍-

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

세바스티앙 도나디오 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.