이벤트 드리븐 전략: 뉴스와 공시를 활용한 퀀트 투자
기업 공시, 뉴스, 경제 이벤트를 자동으로 분석하여 투자 기회를 포착하는 이벤트 드리븐 퀀트 전략과 Python 구현 방법을 소개합니다.
데이터 기반 퀀트 투자 전략과 알고리즘 트레이딩
기업 공시, 뉴스, 경제 이벤트를 자동으로 분석하여 투자 기회를 포착하는 이벤트 드리븐 퀀트 전략과 Python 구현 방법을 소개합니다.
초단타 알고리즘 매매인 고빈도 거래의 원리와 주요 전략, 인프라 구축 방법, 개인 투자자의 적용 가능성을 소개합니다.
마코위츠의 현대 포트폴리오 이론(MPT)부터 블랙-리터만 모델, 리스크 패리티까지 다양한 포트폴리오 최적화 기법과 Python 구현 방법을 소개합니다.
통계적 차익거래의 핵심인 페어 트레이딩 전략을 배우고, 상관관계 분석부터 실제 매매까지 단계별로 실행하는 방법을 소개합니다.
파이썬과 머신러닝 알고리즘을 활용한 주식 예측 모델 구축부터 실전 운용까지 상세히 소개합니다.
초보자도 쉽게 따라할 수 있는 검증된 퀀트 투자 전략 5가지를 실전 예시와 함께 소개합니다.
파이썬과 Backtrader 라이브러리를 활용한 투자 전략 백테스팅 실전 방법을 단계별로 설명합니다.
퀀트 투자의 개념부터 팩터 투자, 백테스팅, 알고리즘 트레이딩까지 데이터 기반 투자 전략을 종합적으로 소개합니다.
Put-Call Parity, Box Spread, Conversion/Reversal 등 옵션 차익거래 전략을 상세히 다룹니다. 무위험 또는 저위험으로 수익을 내는 퀀트 전략의 실전 적용법을 배워보세요.
리스크 패리티 전략의 원리와 실전 적용을 상세히 다룹니다. 자산별 변동성 조정, 최적 레버리지, 리밸런싱 전략, Python 구현까지 균형 잡힌 포트폴리오 구축 방법을 배워보세요.
볼린저 밴드를 활용한 퀀트 트레이딩 전략을 상세히 다룹니다. 밴드 계산, 스퀴즈·확장 패턴, 평균 회귀 전략, Python 백테스팅까지 변동성 기반 매매 시스템을 배워보세요.
LSTM, Transformer 등 딥러닝 모델을 활용한 주가 예측 및 자동 매매 전략을 상세히 다룹니다. Python 코드와 함께 실전 AI 트레이딩 시스템 구축 방법을 배워보세요.
밸류, 모멘텀, 퀄리티, 사이즈, 변동성 등 검증된 투자 팩터를 활용하여 시장 대비 초과수익(알파)을 추구하는 체계적인 전략을 상세히 안내합니다. 학계 연구로 입증된 팩터 프리미엄을 실전에 적용하는 방법을 배워보세요.
자동 매매 시스템을 처음부터 구축하는 방법을 단계별로 안내합니다. 시스템 아키텍처, 데이터 수집, 신호 생성, 주문 실행, 리스크 관리, 백테스팅까지 실전 Python 코드와 함께 완벽하게 정리합니다.