프롤로그. 수익률보다 먼저 직무를 읽는 법

1장. 퀀트라는 이름 아래 서로 다른 직업들
1절. 퀀트 업무를 가르는 질문
2절. 연구자·개발자·트레이더의 접점
3절. 금융기관에 따라 달라지는 자리

2장. 시장 데이터를 읽는 금융의 기초
1절. 가격·수익률·거래량의 의미
2절. 주식·ETF·선물·옵션의 다른 언어
3절. 주문·체결·유동성의 비용

3장. 수학과 통계가 판단으로 바뀌는 순간
1절. 확률과 조건부 기댓값의 판단
2절. 회귀와 가설검정의 역할
3절. 시계열과 바뀌는 시장의 조건

4장. Python에서 시작하는 데이터 작업
1절. 데이터 수집과 정합성의 첫 기준
2절. 재현 가능한 Python 분석
3절. SQL·테스트·협업의 결과물

5장. 퀀트 리서치의 가설과 검증
1절. 예측 아이디어의 연구 질문
2절. 학습·검증·실전 구간의 분리
3절. 수익보다 먼저 검토할 연구 보고서

6장. 팩터 분석으로 기업을 나누는 기준
1절. 가치·모멘텀·수익성의 다른 측정
2절. 팩터 노출과 비교 집단
3절. 팩터 성과의 흔들림과 한계

7장. 포트폴리오 모델링과 위험의 균형
1절. 수익률·상관관계·집중도
2절. 현실 제약을 반영한 최적화
3절. 리밸런싱과 위험예산

8장. 알고리즘이 실거래로 이동하는 과정
1절. 주문 처리와 시스템 경계
2절. 리서치에서 운영으로 가는 인수검수
3절. 지연·중복주문·장애와 회복

9장. 백테스트가 현실을 속이는 방식
1절. 생존자 편향과 미래 정보의 침입
2절. 과적합과 거래비용의 누락
3절. 성능 저하와 중단의 판단

10장. 전공별로 달라지는 금융 진입 경로
1절. 수학·통계·물리의 전이 가능한 능력
2절. 컴퓨터·데이터과학 출신의 보완점
3절. 학위·경력 전환·자격증의 선택

11장. 채용에서 실력을 증명하는 자료
1절. 가설이 보이는 프로젝트 하나
2절. 과제·기술면접의 생각 과정
3절. 이력서와 협업 능력의 증빙

12장. 입사 뒤에 다시 그리는 커리어 지도
1절. 주니어의 첫 업무와 피드백
2절. 연구·개발·운용 사이의 이동
3절. 윤리·시장 변화·재학습

에필로그. 오래 쓰이는 모델보다 오래 지키는 판단