★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 현대 알고리즘 트레이딩 시스템과 전략의 구성 요소 이해
■ 파이썬을 이용한 머신러닝의 알고리즘 트레이딩 시그널과 전략에의 적용
■ 평균 회귀, 추세 추종, 경제 지표 발표 등을 기반으로 한 트레이딩 전략의 구축, 시각화, 분석
■ 파이썬 트레이딩 전략을 위한 위험 관리 시스템의 계량화 및 구축
■ 트레이딩 봇의 성과를 향상시키고자 트레이딩 전략을 시뮬레이션하는 백테스터 구축
■ 라이브 시장에 트레이딩 전략을 배포하고 수익성 유지와 개선을 위한 운영


★ 이 책의 대상 독자 ★

소프트웨어 엔지니어, 금융 거래자, 데이터 분석가, 기업가, 알고리즘 거래의 탐구를 시작하고 싶어 하는 모든 사람을 위한 책이다. 알고리즘 트레이딩이 어떻게 작동하는지, 트레이딩 시스템의 모든 구성 요소가 무엇인지, 블랙박스와 그레이박스 거래에 필요한 프로토콜과 알고리즘, 완전히 자동화되고 수익성 있는 트레이딩 비즈니스 구축 방법을 알고 싶다면 이 책이 꼭 필요하다.


★ 이 책의 구성 ★

1장, ‘알고리즘 트레이딩의 기초’에서는 알고리즘 트레이딩이 무엇이며 알고리즘 트레이딩이 고빈도수 또는 낮은 지연 시간 거래와 어떻게 관련돼 있는지 설명한다. 규칙 기반에서 AI로 이어지는 알고리즘 거래의 진화를 살펴본다. 알고리즘 거래 개념, 자산 분류 및 계기 등 본질적인 내용을 다룰 것이다. 어떻게 알고리즘을 결정하는가를 배운다.
2장, ‘기술적 분석을 통한 시장 해석’에서는 몇 가지 인기 있는 기술적 분석 방법을 다루며, 시장 데이터의 분석에 적용하는 방법을 보여 준다. 시장 추세, 지지, 저항을 활용한 기초 알고리즘 트레이딩을 실시한다.
3장, ‘기초 머신러닝을 통한 시장 예측’에서는 여러 가지 간단한 회귀 및 분류 방법을 검토하고 구현하며, 트레이딩에 지도 통계적 학습 방법을 적용하는 것의 장점을 설명한다.
4장, ‘인간의 직관에 의한 고전적 트레이딩 전략’에서는 몇 가지 기본적인 알고리즘 전략(모멘텀, 추세, 평균회귀)을 살펴보고, 그 작동과 장단점을 설명한다.
5장, ‘고급 알고리즘 전략’에서는 좀 더 진보된 접근 방식(통계적 차익 거래, 페어 상관관계)과 그들의 장단점을 검토해 기본적인 알고리즘 전략을 통합한다.
6장, ‘알고리즘 전략의 위험 관리’에서는 알고리즘 전략에서 위험(시장 위험, 운영 위험, 소프트웨어 구현 버그)을 측정하고 관리하는 방법을 설명한다.
7장, ‘파이썬 트레이딩 시스템 구축’에서는 앞에서 만들어진 알고리즘에 기초해 거래 전략을 지원하는 기능적 구성 요소를 설명한다. 파이썬을 이용해 작은 트레이딩 시스템을 구축할 것이며, 앞에서 나온 알고리즘을 사용해 거래할 수 있는 트레이딩 시스템을 구축할 것이다.
8장, ‘트레이딩 거래소 연결’에서는 트레이딩 시스템의 통신 구성 요소를 설명한다. 파이썬에 있는 퀵픽스 라이브러리를 사용해서 거래 시스템을 실제 교환에 연결할 것이다.
9장, ‘파이썬 백테스트 시스템 구축’에서는 트레이딩 봇의 성능을 검증하고자 대량의 데이터로 테스트를 실행해 트레이딩 알고리즘을 향상시키는 방법을 설명한다. 모델이 구현되면 트레이딩 로봇이 트레이딩 인프라에서 예상대로 동작하는지 테스트(구현 관련 실수 확인)해야 한다.
10장, ‘변화하는 시장 참여자와 시장 조건 적응’에서는 실시간 거래 시장에 배포할 때 전략이 예상대로 수행되지 않는 이유를 논의하고, 전략 자체 또는 기본적인 가정 내에서 문제를 해결하는 예를 제공한다. 또한 잘 수행되고 있는 전략이 왜 성능 면에서 서서히 악화되는지를 논의하고, 이것을 어떻게 해결할 것인지 설명하는 몇 가지 간단한 예를 소개할 것이다.


★ 지은이의 말 ★

오늘날에는 정교한 거래 신호, 예측 모델, 전략에 의존한다는 의미로 타인에 비해 빠르기만 해서는 유의한 경쟁 우위를 확보하기 점점 더 어려워지고 있다. 이 책에서는 광범위한 청중에게 현대 전자 거래 시장과 시장 참가자들의 운영 방식과 또한 파이썬을 사용해 실용적이고 수익성이 높은 알고리즘 거래 사업을 구축하는 모든 구성 요소를 설계, 구축, 운영하는 방법을 잘 이해하는 데 필요한 지식과 실제 경험을 제공한다.
책 전반에 걸쳐 작업을 수행하는 데 필요한 알고리즘 거래와 환경 설정을 소개한다. 자동화된 거래 프로젝트를 시작하기 전에 여러분이 필요로 하는 알고리즘 거래 사업의 핵심 요소와 질문들을 배운다.
후반에서는 계량적 거래 신호와 거래 전략이 어떻게 개발되는지 알게 될 것이다. 몇몇 잘 알려진 트레이딩 전략의 작동 방식과 구현법을 이해하게 될 것이다. 또한 변동성 전략, 경제지표 발표 전략, 통계적 차익 거래를 포함한 더 정교한 거래 전략을 이해하고, 실행하고, 분석할 것이다. 앞부분에서 구축한 알고리즘을 사용해 트레이딩 봇을 만드는 방법을 처음부터 배울 수 있다.
이제 여러분은 시장에 연결돼 라이브 시장에서 알고리즘 트레이딩 전략을 연구하고, 구현하고, 평가하고, 안전하게 운용할 준비가 돼 있을 것이다.


★ 옮긴이의 말 ★

이 책은 실전 알고리즘 트레이딩을 위한 기초 환경, 지식과 함께 백테스트 및 리스크 관리에 대한 기법과 노하우, 실전에서의 유의 사항을 전달한다. 또한 파이썬을 기반으로 간단한 트레이딩 시그널부터 시작해서 경제 이벤트 기반 및 변동성 조정의 고급 기법을 활용하는 방법을 알려 주고, 이들을 머신러닝 기법과 어떻게 결합하는가에 이르기까지 보여 준다.
본래 알고리즘 트레이딩은 투자은행 트레이딩 부서에서 쓰이는 업계 전문용어이며, 주어진 주문을 시장 충격을 최대로 줄이면서 거래 비용을 최소화하는 거래 기법을 일컬었으나, 최근에는 기술적 지표를 중심으로 하는 시스템 트레이딩도 포함해 광의의 뜻으로 사용되기도 한다. 이 책에서의 알고리즘 트레이딩은 시스템 트레이딩의 의미로 사용된다. 하지만 이 책이 기본적으로 기술적 지표를 이용한 전략을 설명하고 있음에도 이들 시그널을 트레이딩에 적용하는 여러 지침 및 주의 사항은 다른 어떠한 트레이딩 시그널을 실전에 적용해 거래할 때도 큰 도움이 될 것이다. 이 책은 알고리즘 트레이딩 또는 퀀트 투자를 처음 접하는 사람들이 트레이딩이나 투자에 대한 큰 지식이 없어도 읽을 수 있는 좋은 입문서라 생각하며, 다음 단계로 나가기 위한 디딤돌이 되리라 기대한다. 이 책에서 사용되는 프로그램들은 깃허브에 대부분 제공되고 있으며, 이들 프로그램들을 자신의 목적에 맞춰 수정하는 연습을 하면 실력 향상에 큰 도움이 될 것이다.