1부. 퀀트 가이드 - 퀀트 1.0에서 퀀트 3.0까지

__들어가며: 퀀트의 세계에서 전개될 미래
____금융투자의 미래는 ‘데이터 과학’이다
______향후 25년간 ‘퀀트의 세계’에서 전개될 미래
____인물로 알아보는 퀀트의 발전 과정
______ ‘투자은행 퀀트’ 시대, 퀀트 1.0
______ ‘헤지펀드 퀀트’ 시대, 퀀트 2.0
______핀테크ㆍ머신러닝 퀀트’ 시대, 퀀트 3.0
______퀀트 3.0 패러다임 변화 - 금융 데이터 과학자와 머신러닝 퀀트
______금융 데이터 과학자의 태동

1장. 퀀트 1.0, 금융공학을 만나다
__간략하게 살펴보는 금융공학 이론의 역사
__누가 내 점심값을 계산할 것인가? 공짜 점심은 없다!
____금융공학의 핵심 개념: 차익거래 불가&헤징
____옵션 요리법: 블랙-숄즈-머튼 방정식
____금융공학의 중심 주제
____셀 사이드 퀀트 vs 바이 사이드 퀀트
____투자은행 딜링룸 해부 - 퀀트, 마케터, 트레이더, 상품설계자
____퀀트에게 필요한 일반지식
____퀀트에게 필요한 금융수학 - 파생상품 가격 결정 방법론
____퀀트, 내부 언어에 익숙해져라!
____금융시장이 원하는 ‘퀀트의 유형’은 변화한다
____금융공학을 위한 금융 모델링 절차- 금융공학 퀀트 잡
____ELS 운용-평가를 위한 ‘옵션 내재변동성 곡면’ 모델링
____국내 퀀트 인력수요 - 현황과 전망
____금융기관이 원하는 퀀트의 자질 - 열정, 지식, 경험
____좋은 퀀트가 되는 가장 빠른 길
____금융공학 퀀트의 시대는 끝나가고 있는가?
__금융공학 퀀트 직무와 취업 Tip
__금융공학을 배울 수 있는 사이트
__금융공학을 위한 퀀트입문

2장. 퀀트 2.0, 퀀트 투자를 만나다
____선물회사의 시스템 트레이딩 이야기
____알고리듬 트레이딩
__퀀트 투자란 무엇이고, 왜 퀀트 투자를 하는가?
____퀀트 투자 핵심 용어 정리
____퀀트 투자의 간략한 역사
__퀀트 투자 전략은 어떻게 구현하는가?
____상세한 퀀트 투자 전략 구현
____퀀트 트레이딩 전략의 트렌드
____오늘날의 퀀트 투자 형태
____퀀트 투자의 미래
__팩터투자란 무엇인가?
____대가들의 퀀트 투자 전략 - 마법공식, 듀얼 모멘텀, 변동성 돌파전략
____퀀트 투자와 펀더멘털 투자의 하이브리드 투자 - 퀀터멘털 접근법
____퀀트 트레이딩 전략의 백과사전 - 퀀트피디아
____퀀트 헤지펀드의 세계
____퀀트 거래 모형
____퀀트 투자의 ‘리테일화’가 진행되고 있다
____퀀트 투자나 알고리듬 트레이딩을 위한 지식
____월드퀀트, 경연대회로 인재를 뽑다
____대중의 지혜, ‘크라우드 소싱’을 활용하라!
____국내외 대형 사고가 ‘고빈도 매매(HFT)’ 쇠퇴를 가속화시키다
____퀀트 투자를 배울 수 있는 좋은 자료
__퀀트 투자 퀀트 직무와 취업 Tip
__퀀트 투자를 위한 퀀트입문

3장. 퀀트 3.0, 인공지능을 만나다
__기계는 생각할 수 있는가? - ‘앨런 튜링’에서 ‘허사비스’까지
____최초의 프로그래머 ‘에이다 러브레이스’
____스탠퍼드 인공지능연구소장인 ‘페이페이 리’
____딥러닝 혁명의 차세대 리더 4인방
____인공지능: 시각지능(CNN)에서 언어지능(RNN)까지
____인공지능의 핵심: 생체 신경망을 흉내 낸 인공신경망
____인공지능과 머신러닝: 기원과 정의
____금융 인공지능에서 머신러닝의 활용도는 높다
____딥러닝 개론 - 지도학습, 비지도학습, 강화학습
____머신러닝과 딥러닝의 금융시장 및 업무 적용
____내가 왕이 될 상인가? 금융 데이터의 관상을 보다
____시계열 모형의 발전 - 전통적 시계열 모형에서 딥러닝 시계열로
____ ‘알파고’는 일부러 ‘이세돌’에게 한 판을 져줬는가?
____알파고 - 강화학습 알고리듬과 몬테카를로 트리 탐색
__금융 인공지능의 글로벌 현황
____국내 금융 인공지능의 현황
____금융 분야의 인공지능 활용
____금융 딥러닝으로 금융시장을 예측할 수 있는가?
____비정형 대체 데이터, 개인 신용분석의 성능을 개선시키다
____자연어 처리는 무엇인가?
____인공지능을 이용한 고객 클러스터링
____AI가 자산운용을 한다 - 자산운용 분야에 인공지능 활용
____국내에도 ‘ 켄쇼’와 같은 ‘금융 검색엔진’이 있다!
____금융 머신러닝 공부를 위해 참고해야 할 사이트 및 동영상
__AI 퀀트 직무와 취업 Tip
__인공지능을 위한 퀀트입문

4장. 퀀트 3.0, 핀테크를 만나다
__디지털 파괴 시대
____핀테크의 ABCD - 인공지능, 블록체인, 클라우드 컴퓨팅, 데이터
____핀테크를 배울 수 있는 사이트
____단순반복 업무는 가라! 칼퇴를 원하는 직장인을 위한 ‘로봇 프로세스 자동화’에 주목하자!
____금융 규제시장은 퀀트들의 놀이터 - 레그테크
____핀테크에서 데이터 과학을 사용하는 방법
____넷플릭스 성공의 핵심전략 - 초개인화와 고객 맞춤형 서비스
____핀테크 금융 리스크 관리에서 데이터 과학의 역할
____금융의 초개인화 마케팅 전략이란?
__금융 데이터 과학, 알파를 찾아라!
____나스닥(NASDAQ) 거래소, 퀀들(Quandl)을 인수하다
____대체 데이터란 무엇인가?
____상업용 인공위성, 비즈니스의 미래를 예측하다
____켄쇼의 금융분석을 위한 ‘구글(Google)형’ 검색엔진
__핀테크 퀀트 직무와 취업 Tip
__핀테크를 위한 퀀트입문

5장. 퀀트 3.0, 블록체인을 만나다
__조선시대에도 블록체인이 있었다!
____실록(實錄) - 분산저장을 위한 사고(史庫)
____블록체인이란 무엇인가?
____블록체인의 장단점은 무엇인가?
____블록체인의 구분 - 1.0, 2.0, 3.0과 미래
____퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인
____스마트 컨트랙트(계약)란 무엇인가?
____금융시장의 블록체인 활용 - 장외주식, 장외채권, 장외파생상품
____디지털 화폐 전쟁의 시대 - 누가 승자가 될 것인가?
__ 블록체인 퀀트 직무와 취업 Tip
__블록체인을 위한 퀀트입문

마치며. 경력과 취업을 위한 퀀트 가이드

부록 1. 파이썬 입문, 데이터 과학, 머신러닝·딥러닝 동영상 강좌 모음집
부록 2. 입문, 기초통계, 데이터 과학, 데이터 마이닝 동영상 강좌 모음집
부록 3. 데이터 과학, 머신러닝·딥러닝 스터디 사이트(무/유료)

2부. 퀀트 인터뷰 - 다양한 퀀트들의 삶과 미래

인터뷰 1. 투자은행 금융공학 퀀트를 만나다_웰스파고은행 퀀트 윤기선 박사
인터뷰 2. 증권회사 금융공학 퀀트를 만나다_NH투자증권 퀀트 김민재 박사
인터뷰 3. 은행 리스크 퀀트를 만나다_KDB산업은행 퀀트 이상호 박사
인터뷰 4. 퀀트 투자 전문가를 만나다_『거인의 포트폴리오』, 『하면 된다! 퀀트 투자』의 저자 강환국
인터뷰 5. 퀀트 투자 전문가를 만나다_『실전 퀀트 투자』 저자 유안타증권 홍용찬
인터뷰 6. AI 자산운용 스타트업 대표이사를 만나다_‘AI 핀테크 스타트업’ 크래프트테크놀로지스 김형식 대표이사
인터뷰 7. 자산운용사 AI혁신본부장을 만나다_미래에셋자산운용 AI혁신본부 최용민 본부장
인터뷰 8. 차세대 블록체인 대표이사를 만나다_위베스트(wevest) 안명호 대표이사
인터뷰 9. 금융권 블록체인 전문가를 만나다_증권사 블록체인 전문가 미래에셋증권 차두휘
인터뷰 10. 데이터 분석 경진대회 플랫폼 ‘데이콘’ 대표이사를 만나다_“AI경진대회 플랫폼” 데이콘(Dacon) 김국진 대표이사