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	에이콘 금융 퀀트 머신러닝 융합 시리즈(총6건) 금융 머신러닝 : 이론에서 실전까지     54,000원 (10%↓) 초과 수익을 찾아서 : 계량적 접근법을 활용한 포트폴리오 운용     27,000원 (10%↓) 존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 : 데이터 사이언스 세계로의 초대     22,500원 (10%↓) 자산운용을 위한 금융 머신러닝 : 자산운용 매니저를 위한 머신러닝 지침서     18,000원 (10%↓) 실전 알고리듬 트레이딩 레벨업 : 파이썬 백테스트 활용     36,000원 (10%↓) 실전 금융 머신러닝 완벽 분석     36,000원 (10%↓)

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• 실전 트레이딩의 기초부터 고급 전략까지 총망라해서 다룬다. 전략을 테스트하는 최첨단 파이썬 백테스트 기법(Zipline)을 제공해 독자들이 자신만의 트레이딩 전략을 구축하고 검증할 수 있도록 돕는다. 이 책은 미국 개발자들이 트레이딩 전략 개발에 자주 인용하는 참고서로, 주식, ETF, 상품 선물 등의 다양한 자산 클래스를 다루고 있으며, 평균 회귀, 모멘텀, 추세 추종 및 역추세 추종 등의 전략의 실전 적용 예시를 보여준다. 더 나아가 투자자들이 흔히 간과하는 트레이딩의 위험 관리와 진입 및 청산 규칙에 대한 지침도 같이 제공한다.
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• ◈ 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.
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• 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 인...제스트 __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
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• 안드레아스 F. 클레노우 [저]

• 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.

• 이기홍 [저]

• 카네기멜론 대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그 대학교 Finance Ph.D, CFA,FRM이며, 금융, 투자, 경제분석 전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고 중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융 기관, 금융 공기업에서 자산운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며, 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서로는 『엑셀 VBA로 쉽게 배우는 금융공학 프로그래밍』(한빛미디어, 2009)이 있으며, 번역서로는 『포트폴리오 성공 운용』(미래에셋투자교육연구소, 2010), 『딥러닝 부트캠프 with 케라스』(길벗, 2017), 『프로그래머를 위한 기초 해석학』(길벗, 2018)과 『실용 최적화 알고리즘』(에이콘, 2020), 『초과 수익을 찾아서 2/e』(에이콘, 2020), 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』(에이콘, 2020), 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』(에이콘, 2021), 『존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 2/e』(에이콘, 2021) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.

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