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실전 알고리듬 트레이딩 레벨업 [파이썬 백테스트 활용]

  • 원서명Trading Evolved: Anyone can Build Killer Trading Strategies in Python (ISBN 9781091983786)
  • 지은이안드레아스 F. 클레노우(Andreas F. Clenow)
  • 옮긴이이기홍
  • ISBN : 9791161756509
  • 40,000원
  • 2022년 07월 29일 펴냄
  • 페이퍼백 | 520쪽 | 188*235mm
  • 시리즈 : 금융 퀀트 머신러닝 융합, 데이터 과학

책 소개

소스 코드 파일은 여기에서 내려 받으실 수 있습니다. https://github.com/AcornPublishing/trading-evolved

요약

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.

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.

저자/역자 소개

지은이의 말

이 책은 파이썬에 익숙해지는 방법부터 퀀트 모델링의 로컬 환경 설정 방법, 트레이딩 전략 구성 및 분석 방법에 관해 단계별로 안내한다. 파이썬, 백테스트 또는 트레이딩에 관한 책이 아니다. 두 가지 주제 모두에 대한 전문가가 되도록 이끄는 것이 아니라, 두 분야에 걸쳐 확고한 기반을 제공하는 것을 목표로 한다.
트레이딩 전략을 백테스트하는 것과 같이 복잡한 무언가에 접근할 때, 그 사이의 모든 단계에서 다양한 방법으로 접근할 수 있다. 이 책은 파이썬 트레이딩 전략의 모든 접근 방법을 다루지 않는다. 모든 방법을 다루려면 이 책보다 몇 배나 더 두꺼울 것이다. 게다가 그런 책은 많은 사람에게 겁을 줘 도망가게 만들 수도 있다.
내가 쓴 모든 책은 겉으로 보기에 복잡해 보이는 주제를 시도해볼 수 있도록 돕는다. 대부분의 사람들이 어려워하는 주제를 현장에 처음 온 사람도 이해하고 소화할 수 있는 방식으로 설명하고 싶었다.
내 첫 번째 책인 『Following the Trend』는 앞서 말한 전제를 바탕으로 썼다. 한동안 추세 추종 헤지펀드 세계에서 시간을 보낸 후, 이 추세 추종 트레이딩 전략을 둘러싼 신화와 오해가 얼마나 깊은지 깨닫고 깜짝 놀랐다. 단지 간단한 트레이딩 전략 하나를 설명하려고 책 전체를 쓰기로 했을 때, 나는 그 책이 세계적으로 엄청난 호응을 얻을 것이라고는 예상치 못했다. 국제적인 베스트셀러로 출발한 것이 매우 즐거웠고 이 책이 받은 인기에 나보다 더 놀란 사람은 없었다.
두 번째 책인 『Stocks on the Move』는 계속 접하게 되는 흔한 질문에 대한 답변이었다. “추세 추종 접근법은 주식에도 적용될 수 있는가?”라는 질문에 대한 나의 본능적인 대답은 “확실하지만 규칙을 조금 수정해야 할 것 같다”였다. 생각해보니 주제 자체가 책 한 권 분량을 필요로 한다는 것을 알게 됐고, 주식 모멘텀 모델은 추세 추종과 충분히 달라서 별도의 상이한 전략으로 분류돼야 한다는 것을 알았다. 이러한 가운데 ‘주식 모멘텀(Stocks on the Move)’이 탄생했다.
처음 두 권의 책에서는 모든 것에 접근할 수 있도록 노력했다. 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 이 책을 읽는 사람이라면 누구나 따라 할 수 있을 정도로 상세하게 설명했다. 나는 저비용 소프트웨어와 데이터를 조사해서, 누구나 예산 범위 내에서 사용할 수 있음을 확인하고 독자들에 의해 트레이딩 전략과 백테스트가 재구성될 수 있도록 함으로써 내가 한 어떠한 주장도 검증할 수 있도록 했다.
그 모든 것을 복제하고 테스트하는 과정을 거친 독자들로부터의 모든 메일을 수년에 걸쳐 볼 수 있어서 좋았다. 그러나 백테스트를 구성할 수 있는 기술력이 부족한 독자들로부터 온 메일도 많았다. 심각한 포트폴리오 모델링을 하기에는 너무 간단한 백테스트 소프트웨어를 사용하는 경우가 많았으며, 어떤 사용자는 좀 더 강력한 환경을 어디서부터 설정해야 할지 잘 몰랐다.
이로부터 새로운 책 아이디어가 탄생했다. 이 책은 트레이딩 전략의 계량적 백테스트를 누구나 접근할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다. 이 책은 1천 달러를 다음 주에 100만 달러로 바꿀 초 비밀 트레이딩 전략으로 가득 차 있지 않다. 단지 몇 가지 현명한 트레이딩 전략이 있다고 생각하고 싶지만 최첨단이거나 혁명적인 것은 아니다. 나는 이 책을 통해 대부분의 독자들이 트레이딩 모델에 대해 몇 가지 흥미로운 것들을 배울 것이라고 생각하지만, 비단 이 책의 요점은 아니다.
파이썬을 사용해 트레이딩 아이디어를 테스트하는 방법을 알려주기 위해 테스트할 트레이딩 아이디어를 보여야 한다. 내가 도움이 됐으면 하는 몇 가지 모델을 보여주겠다. 다양한 복잡성의 정도를 가진 ETF, 주식 및 선물에 대한 완전한 트레이딩 모델을 볼 수 있다. 나는 이러한 트레이딩 전략을 통해 당신에게 필요한 역량과 이러한 전략을 실현하기 위한 방법을 설명할 것이다.
내가 추천하고 싶은 것은 당신이 다른 사람들의 트레이딩 전략에 대해 읽어보라는 것이다. 그들에게 배우라. 적합한 백테스트 환경을 구축하고 전략을 모델링하라. 그런 다음 당신이 무엇을 좋아하고 무엇을 싫어하는지 생각해보라. 원하는 부분을 수정하고 자신의 접근법에 통합할 수 있는 방법을 찾아 트레이딩 방식을 개선할 수 있다.
모델을 완전히 이해하기 위해서는 자신의 모델을 만들어야 하고, 완전히 신뢰하기 위해서는 모델을 이해해야 한다. 이 책은 이 일을 완수하는 데 필요한 도구와 기술을 제공할 것이다.

지은이 소개

안드레아스 F. 클레노우(Andreas F. Clenow)

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.

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.

옮긴이 소개

이기홍

카네기멜론대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그대학교의 Finance Ph.D, CFA, FRM이자 금융, 투자, 경제 분석 전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융기관, 금융 공기업에서 자산 운용 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 에이콘출판사에서 펴낸 『실용 최적화 알고리즘』(2020), 『초과 수익을 찾아서 2/e』(2020), 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』(2021), 『존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 2/e』(2021), 『퀀트 투자를 위한 머신러닝•딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/e』(2021), 『자동머신러닝』(2021), 『금융 머신러닝』(2022), 『퇴직 연금 전략』(2022), 『A/B 테스트』(2022), 『행동경제학 강의 노트 3/e』(2022) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.

목차

목차
  • 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 인제스트
    • 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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에이콘출판사에 관심을 가져 주셔서 고맙습니다. 도서의 오탈자 정보를 알려주시면 다음 개정판 인쇄 시 반영하겠습니다.

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(예시) p.100 아래에서 3행 : '몇일'동안 -> 며칠동안