실전 알고리듬 트레이딩 레벨업(금융 퀀트 머신러닝 융합)

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈

돈을 베팅하기 전에 시스템 트레이딩으로 트레이딩 아이디어를 테스트하고 평가할 수 있다. 트레이딩 아이디어를 구체적인 규칙으로 만들어 과거의 성과를 평가하고 트레이딩 계획의 실행 가능성에 대한 결론을 도출할 수 있다. 시스템 규칙을 따르면 일정한 수준의 수익 예측 가능성을 유지할 수 있는 일관된 접근법을 제공한다. 그리고 프로세스에 감정과 추측이 개입되지 않게 하는 노하우를 알려준다.
처음부터 전문적인 등급의 개발을 시작하는 것과 시스템 전략의 백테스트를 시도하는 것은 어려워 보일 수 있다. 하지만 이 책은 업계 표준인 파이썬 언어를 시작하는 방법부터 전문적인 백테스트 환경을 구축하는 데 이르기까지 모든 과정을 안내한다. 다양한 트레이딩 전략을 자세히 설명하는 이 책을 통해 전문 시스템 트레이더가 될 수 있을 것이다. 베스트셀러 『Following the Trend』와 『Stocks on the Move』를 쓴 안드레아스 F. 클레노우의 신간으로, 앞선 두 책보다 더 깊이 있게 설명하며 선물과 주식을 거래하기 위한 전략을 다룬다.

◈ 옮긴이의 말 ◈

이 책은 좀 더 체계적으로 트레이딩하려는 사람들을 위한 내용으로, 갖고 있는 아이디어를 어떻게 백테스트하고 구현하는가를 보여주는 책이다. 기관 투자자들이 참고하면 많은 도움이 될 것이나 특히 개인 투자자들도 사용할 수 있도록 많은 배려를 하고 있으며, 이를 위해 공개적으로 접근 가능한 파이썬과 이를 기반으로 하는 최고의 백테스트 및 성과 분석 소트프웨어인 Zipline, PyFolio, Empyrical을 사용하고 있다. 주식과 선물 시장에서의 기본적인 시스템 트레이딩 기법들을 예를 들고 있으며, 이들만 잘 응용해도 광범위한 전략 구사가 가능하리라 믿는다.
이 책은 에이콘출판사와 내가 구상하고 있는 알고리듬 트레이딩 생태계의 일부로 세바스티앙 등의 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』(2020)와 스테판 젠슨의 『퀀트 투자를 위한 머신러닝·딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/e』(2021)의 갭을 메우는 데 크게 기여할 것으로 믿는다. 특히 이 책의 Zipline을 활용한 백테스트를 확실하게 익힌다면 스테판 젠슨의 머신러닝과 딥러닝을 구현하는 데 있어 크게 도움이 될 것이다. 추가로 독자들이 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』에 나오는 좀 더 고급의 시스템 트레이딩 기법을 이 책에서 배운 Zipline을 통해 백테스트 연습을 하기를 권장한다. 이를 통해 독자들의 실력 향상을 점검할 수 있을 것이며, 독자들이 갖고 있는 트레이딩 전략의 실전 구현 가능성을 확인할 수 있을 것이다.

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

안드레아스 F. 클레노우 Andreas F. Clenow
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.