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파이썬을 이용한 알고리즘 트레이딩
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'파이썬을 이용한 알고리즘 트레이딩'이라는 주제와 관련해서 말하자면, 이 정도로 넓고 깊게 다루는 책은 이 책이 유일하다!
한때 기관 투자자가 독점하던 알고리즘 트레이딩이 이제는 온라인 플랫폼을 사용하는 소규모 조직과 개별 트레이더에게도 열려 있습니다. 파이썬과 이와 관련된 강력한 패키지 생태계는 오늘날 수많은 트레이더가 선택하는 필수 도구가 되었고, 저자인 이브스 힐피쉬는 실용적인 이 책을 통해 학생, 학자, 실무자에게 알고리즘 트레이딩이라는 매혹적인 분야에서 파이썬을 활용하는 방법을 보여줍니다.
또한, 이 책은 자동화한 알고리즘 트레이딩 전략을 체계적으로 구축하고 배포할 수 있게 하는 선택지를 제공하여, 기울어진 운동장을 여러분의 힘으로 평평하게 하는 일에 큰 도움을 줄 수 있습니다.
이 책의 주요 내용
■ 알고리즘 트레이딩에 적합한 파이썬 환경 구성하기
■ 공공 데이터나 사설 데이터 공급원에서 금융 데이터를 가져오는 방법 배우기
■ 넘파이와 판다스로 금융 분석을 하기 위한 벡터화 방법 모색하기
■ 다양한 알고리즘 트레이딩 전략을 대상으로 벡터화 백테스트에 숙달하기
■ 머신러닝과 딥러닝을 활용해 시장 예측하기
■ 소켓 프로그래밍 도구를 사용해 스트리밍 데이터의 실시간 처리 문제 해결하기
■ Oanda와 FXCM이라는 트레이딩 플랫폼을 기반으로 자동화된 알고리즘 트레이딩 전략 구현하기
이 책의 대상 독자
파이썬 프로그래밍과 금융 거래에 대한 배경 지식을 갖고 알고리즘 트레이딩 분야에 파이썬을 적용해 보려고 하는 학생이나 학자 및 실무자
한때 기관 투자자가 독점하던 알고리즘 트레이딩이 이제는 온라인 플랫폼을 사용하는 소규모 조직과 개별 트레이더에게도 열려 있습니다. 파이썬과 이와 관련된 강력한 패키지 생태계는 오늘날 수많은 트레이더가 선택하는 필수 도구가 되었고, 저자인 이브스 힐피쉬는 실용적인 이 책을 통해 학생, 학자, 실무자에게 알고리즘 트레이딩이라는 매혹적인 분야에서 파이썬을 활용하는 방법을 보여줍니다.
또한, 이 책은 자동화한 알고리즘 트레이딩 전략을 체계적으로 구축하고 배포할 수 있게 하는 선택지를 제공하여, 기울어진 운동장을 여러분의 힘으로 평평하게 하는 일에 큰 도움을 줄 수 있습니다.
이 책의 주요 내용
■ 알고리즘 트레이딩에 적합한 파이썬 환경 구성하기
■ 공공 데이터나 사설 데이터 공급원에서 금융 데이터를 가져오는 방법 배우기
■ 넘파이와 판다스로 금융 분석을 하기 위한 벡터화 방법 모색하기
■ 다양한 알고리즘 트레이딩 전략을 대상으로 벡터화 백테스트에 숙달하기
■ 머신러닝과 딥러닝을 활용해 시장 예측하기
■ 소켓 프로그래밍 도구를 사용해 스트리밍 데이터의 실시간 처리 문제 해결하기
■ Oanda와 FXCM이라는 트레이딩 플랫폼을 기반으로 자동화된 알고리즘 트레이딩 전략 구현하기
이 책의 대상 독자
파이썬 프로그래밍과 금융 거래에 대한 배경 지식을 갖고 알고리즘 트레이딩 분야에 파이썬을 적용해 보려고 하는 학생이나 학자 및 실무자
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
CHAPTER 1 파이썬과 알고리즘 트레이딩 1
금융을 위한 파이썬? 1
알고리즘 트레이딩 8
알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 12
초점을 맞출 부분과 선행요건 14
거래 전략 15
결론 16
참조할 것들과 그 밖의 자료원 17
CHAPTER 2 파이썬 기반 구조 19
패키지 관리자 역할을 맡는 콘다 21
가상 환경 관리자 역할을 맡는 콘다 29
도커 컨테이너 사용 33
클라우드 인스턴스 사용 39
결론 47
참조할 것들과 그 밖의 자료원 48
CHAPTER 3 금융 데이터 활용 49
서로 다른 공급원에서 금융 데이터를 읽어오기 50
오픈데이터 공급원을 사용해 일하기 56
아이컨 데이터 API 60
금융 데이터의 효율적 저장 69
결론 81
참조할 것들과 그 밖의 자료원 82
파이썬 스크립트 83
CHAPTER 4 벡터화 백테스트 숙달 85
벡터화 활용 87
단순이동평균 기반 전략 93
모멘텀 기반 전략 102
평균회귀 기반 전략 110
데이터 스누핑 및 과적합 114
결론 116
참조할 것들과 그 밖의 자료원 116
파이썬 스크립트 118
CHAPTER 5 시장 이동 예측을 위한 머신러닝 기술 125
선형회귀 기반 시장 이동 예측 126
머신러닝 기반 시장 이동 예측 140
딥러닝 기반 시장 이동 예측 154
결론 165
참조할 것들과 그 밖의 자료원 166
파이썬 스크립트 167
CHAPTER 6 이벤트 기반 백테스트용 클래스 구축 173
백테스트 기저 클래스 175
롱 전용 백테스트 클래스 181
롱-숏 백테스트 클래스 184
결론 187
참조할 것들과 그 밖의 자료원 188
파이썬 스크립트 188
CHAPTER 7 실시간 데이터와 소켓 사용 197
모의 틱 데이터 서버 실행 199
모의 틱 데이터 클라이언트 연결 202
실시간 신호 생성 203
Plotly 기반 스트리밍 데이터 시각화 206
결론 212
참조할 것들과 그 밖의 자료원 213
파이썬 스크립트 213
CHAPTER 8 Oanda를 활용한 CFD 거래 217
계정 구성 221
Oanda API 222
과거 데이터 검색 224
스트리밍 데이터 작업 230
시장가로 주문을 넣기 231
실시간 거래 전략 구현 233
계정 정보 검색 238
결론 240
참조할 것들과 그 밖의 자료원 241
파이썬 스크립트 241
CHAPTER 9 FXCM을 활용한 FX 거래 243
시작하기 245
데이터 검색 246
API 작업 251
결론 257
참조할 것들과 그 밖의 자료원 258
CHAPTER 10 거래 운영 자동화 259
자본관리 260
머신러닝 기반 거래 전략 271
온라인 알고리즘 283
인프라 및 배포 288
로깅과 모니터링 289
결론 296
참조할 것들과 그 밖의 자료원 297
파이썬 스크립트 297
APPENDIX A 파이썬ㆍ넘파이ㆍ맷플롯립ㆍ판다스 301
파이썬 기초 302
넘파이 311
맷플롯립 318
판다스 323
결론 339
참조할 것들과 그 밖의 자료원 339
찾아보기 341
금융을 위한 파이썬? 1
알고리즘 트레이딩 8
알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 12
초점을 맞출 부분과 선행요건 14
거래 전략 15
결론 16
참조할 것들과 그 밖의 자료원 17
CHAPTER 2 파이썬 기반 구조 19
패키지 관리자 역할을 맡는 콘다 21
가상 환경 관리자 역할을 맡는 콘다 29
도커 컨테이너 사용 33
클라우드 인스턴스 사용 39
결론 47
참조할 것들과 그 밖의 자료원 48
CHAPTER 3 금융 데이터 활용 49
서로 다른 공급원에서 금융 데이터를 읽어오기 50
오픈데이터 공급원을 사용해 일하기 56
아이컨 데이터 API 60
금융 데이터의 효율적 저장 69
결론 81
참조할 것들과 그 밖의 자료원 82
파이썬 스크립트 83
CHAPTER 4 벡터화 백테스트 숙달 85
벡터화 활용 87
단순이동평균 기반 전략 93
모멘텀 기반 전략 102
평균회귀 기반 전략 110
데이터 스누핑 및 과적합 114
결론 116
참조할 것들과 그 밖의 자료원 116
파이썬 스크립트 118
CHAPTER 5 시장 이동 예측을 위한 머신러닝 기술 125
선형회귀 기반 시장 이동 예측 126
머신러닝 기반 시장 이동 예측 140
딥러닝 기반 시장 이동 예측 154
결론 165
참조할 것들과 그 밖의 자료원 166
파이썬 스크립트 167
CHAPTER 6 이벤트 기반 백테스트용 클래스 구축 173
백테스트 기저 클래스 175
롱 전용 백테스트 클래스 181
롱-숏 백테스트 클래스 184
결론 187
참조할 것들과 그 밖의 자료원 188
파이썬 스크립트 188
CHAPTER 7 실시간 데이터와 소켓 사용 197
모의 틱 데이터 서버 실행 199
모의 틱 데이터 클라이언트 연결 202
실시간 신호 생성 203
Plotly 기반 스트리밍 데이터 시각화 206
결론 212
참조할 것들과 그 밖의 자료원 213
파이썬 스크립트 213
CHAPTER 8 Oanda를 활용한 CFD 거래 217
계정 구성 221
Oanda API 222
과거 데이터 검색 224
스트리밍 데이터 작업 230
시장가로 주문을 넣기 231
실시간 거래 전략 구현 233
계정 정보 검색 238
결론 240
참조할 것들과 그 밖의 자료원 241
파이썬 스크립트 241
CHAPTER 9 FXCM을 활용한 FX 거래 243
시작하기 245
데이터 검색 246
API 작업 251
결론 257
참조할 것들과 그 밖의 자료원 258
CHAPTER 10 거래 운영 자동화 259
자본관리 260
머신러닝 기반 거래 전략 271
온라인 알고리즘 283
인프라 및 배포 288
로깅과 모니터링 289
결론 296
참조할 것들과 그 밖의 자료원 297
파이썬 스크립트 297
APPENDIX A 파이썬ㆍ넘파이ㆍ맷플롯립ㆍ판다스 301
파이썬 기초 302
넘파이 311
맷플롯립 318
판다스 323
결론 339
참조할 것들과 그 밖의 자료원 339
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저자
저자
이브스 힐피쉬
(Yves Hilpisch)
금융 데이터 과학, 인공지능, 알고리즘 트레이딩, 계산 금융을 위한 오픈소스 기술 사용에 중점을 둔 회사 에이아이머신(AI Machine)과 파이썬퀀츠(Python Quants)의 설립자이자 최고경영자다. 또한 《Artificial Intelligence in Finance》(O'Reilly, 2020), 《Python for Finance》(2nd ed., O'Reilly, 2018), 《Derivatives Analytics with Python》 (Wiley, 2015), 《Listed Volatility and Variance Derivatives》(Wiley, 2017)를 저술했다. 또한 CQF(Certifi cate in Quantitative Finance, https://www.cqf.com)에서 컴퓨터 금융에 대해, 그리고 htw saar 대학(https://www.htwsaar.de)에서 데이터 과학에 대해 강의하고, 금융을 위한 파이썬 자격증 취득으로 이어지는 온라인 교육 프로그램의 책임자로 있다.
금융 데이터 과학, 인공지능, 알고리즘 트레이딩, 계산 금융을 위한 오픈소스 기술 사용에 중점을 둔 회사 에이아이머신(AI Machine)과 파이썬퀀츠(Python Quants)의 설립자이자 최고경영자다. 또한 《Artificial Intelligence in Finance》(O'Reilly, 2020), 《Python for Finance》(2nd ed., O'Reilly, 2018), 《Derivatives Analytics with Python》 (Wiley, 2015), 《Listed Volatility and Variance Derivatives》(Wiley, 2017)를 저술했다. 또한 CQF(Certifi cate in Quantitative Finance, https://www.cqf.com)에서 컴퓨터 금융에 대해, 그리고 htw saar 대학(https://www.htwsaar.de)에서 데이터 과학에 대해 강의하고, 금융을 위한 파이썬 자격증 취득으로 이어지는 온라인 교육 프로그램의 책임자로 있다.
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