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
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
