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LearnFlat · 트레이딩, 투자 및 금융

알고리즘 및 퀀트 트레이딩

Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 자동화된 트레이딩 전략을 구축하고 백테스트합니다. 정량 분석, 통계적 차익 거래, 트레이딩을 위한 머신러닝 모델을 다룹니다.

8 subcategories · 50 courses total

알고리즘 트레이딩을 위한 Python

금융 데이터 분석, 전략 구현 및 신호 생성을 위해 Python과 Pandas, NumPy, Statsmodels와 같은 데이터 과학 라이브러리 사용법을 마스터하세요.

퀀트 트레이딩 기초

시장 미시 구조, 시계열 분석, 알고리즘 트레이딩의 핵심 원칙을 포함한 퀀트 금융의 기본 개념을 학습합니다.

트레이딩을 위한 머신러닝

회귀, 분류, 강화 학습을 포함한 머신러닝 모델을 적용하여 시장 움직임을 예측하고 트레이딩 신호를 생성합니다.

통계적 차익거래 전략

시장 비효율성을 활용하기 위해 페어 트레이딩, 평균 회귀, 공적분 분석과 같은 통계적 차익거래 전략을 탐색하고 구현합니다.

정량적 위험 관리

정량적 트레이딩에서 Value at Risk (VaR), 포트폴리오 최적화, 포지션 사이징을 포함한 위험 측정 및 관리 기술을 마스터하세요.

고빈도 매매 (HFT)

저지연 전략, 시장 미세 구조, C++를 활용한 전문 인프라에 중점을 둔 고빈도 매매의 고급 세계를 탐구합니다.

트레이딩 전략 개발 및 백테스팅

과거 데이터를 사용하여 알고리즘 트레이딩 전략을 설계, 구현하고 엄격하게 백테스팅합니다. 성능, 위험 및 견고성을 평가합니다.

API 트레이딩 및 라이브 배포

브로커리지 API에 연결하고, 실시간 데이터 스트림을 관리하며, 자동화된 트레이딩 전략을 실제 운영 환경에 배포하는 방법을 배웁니다.