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스마트 투자의 해법을 제시하다!

『알고리즘 트레이딩』은 금융, 통계학, 프로그래밍, 공학의 영역을 넘나들며 융합 장르로서의 알고리즘 트레이딩을 조명한다. 트레이딩 아이디어를 과학적이고 체계적인 방식으로 접근해서 실행에 옮길 수 있도록 실제적인 구현에 중점을 두어 서술하였다. 기존의 정해진 형식과 순서를 따르기 보다는 금융 데이터에서 나타나는 시장의 현상을 우선시 하는 논리적 전개가 펼쳐진다. 지금까지는 프로들만이 구사할 수 있었던 수준높은 투자기법을 체계적으로 설명하였다.

책소개
“알고리즘 트레이딩”은 금융, 통계학, 프로그래밍, 공학의 영역을 넘나들며 융합 장르로써의 알고리즘 트레이딩을 조명한다. 트레이딩 아이디어를 과학적이고 체계적인 방식으로 접근해서 실행에 옮길 수 있도록 실제적인 구현에 중점을 두어 서술하였다. 몇 가지 중요 테마에 초점을 맞추고, 그에 따른 프로그래밍의 예를 첨부하였다.
지금까지는 프로들만이 구사할 수 있었던 수준높은 투자기법을 체계적으로 설명하였다. 스마트 투자의 해법을 제시한다.

출판사 서평
알고리즘 트레이딩 시리즈는 기존의 서적과는 조금 다른 관점에서의 자산 투자에 대해 다룹니다. 저자 장순용 박사는 오랜기간 기초과학 연구활동을 해왔고 이제는 금융, 통계학, 프로그래밍, 공학을 융합하는 알고리즘 트레이딩의 해법을 제시합니다.
기존의 정해진 형식과 순서를 따르기 보다는 금융 데이터에서 나타나는 시장의 현상을 우선시 하는 논리적 전개가 돋보입니다. 저자는 예제를 통해서 실용성을 강조하고자 합니다.
알고리즘 트레이딩 시리즈는 독자 여러분과 항상 가까이 있으며 성공하는 투자의 밑거름이 되었으면 합니다.

머리말
목차

제1장 기초
1.1 확률적 예측이란?
1.2 확률 변수와 확률분포함수
1.3 정규확률분포함수, Levy확률분포함수
1.4 EXCEL/VBA 적용
요점정리

제2장 데이터 모델링
2.1 베이즈 통계법을 이용한 모델링
2.2 데이터를 통한 모델의 갱신
2.3 모델 갱신을 통한 평균과 표준편차의 계산
2.4 데이터의 특성
2.5 데이터에서 나타나는 극한의 확률
2.6 EXCEL/VBA 적용
요점정리

제3장 시계열 모델링
3.1 고정성 모델
3.2 비고정성 모델
3.3 EXCEL/VBA 적용
요점정리

제4장 머신러닝
4.1 학습이란?
4.2 학습에 있어서 고려할 점
4.3 선형 회귀법을 통한 학습과 예측
4.4 로지스틱 회귀법을 통한 학습과 예측
4.5 EXCEL/VBA 적용
요점정리

제5장 금융 기초상식
5.1 금융 자산의 종류
5.2 기술적 분석 지표
5.3 수익 지표
5.4 EXCEL/VBA 적용
요점정리

제6장 알고리즘 트레이딩 전략 연구
6.1 트레이딩 전략 #1
6.2 트레이딩 전략 #2
6.3 트레이딩 전략 #3
6.4 트레이딩 전략 #4
6.5 EXCEL/VBA 적용
요점정리

제7장 리스크의 관리
7.1 VaR, ES
7.2 포트폴리오
요점정리

끝맺음

부록: 기초 상식
A) 통계, 확률
B) 선형 대수학: 벡터, 행렬의 연산. 기타
C) VBA
D) Excel Add-in 설치

참고 문헌
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